Update README.md

README.md

@@ -15,42 +15,51 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
 
 # llava-1.5-7b-hf-ft-mix-vsft
 
-This model is a fine-tuned version of [llava-hf/llava-1.5-7b-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf) on an unknown dataset.
+Эта модель является дообученной версией [llava-hf/llava-1.5-7b-hf](https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf) на неизвестном датасете.
 
-## Model description
+## Описание модели
 
-More information needed
+Эта модель была дообучена для улучшения её производительности в специфических задачах. Процесс дообучения включал адаптацию базовой модели с использованием методов Low-Rank Adaptation (LoRA) и Supervised Fine-Tuning (SFT), что делает её более эффективной для целевых приложений.
 
-## Intended uses & limitations
+## Предназначенные использования и ограничения
 
-More information needed
+- **Предназначенные использования**: Модель предназначена для задач, связанных с условной генерацией текста и распознаванием изображений. Она может быть использована в чат-ботах, интерактивных системах и других приложениях, требующих высококачественных ответов.
+- **Ограничения**: Модель может не показывать хороших результатов в задачах, значительно отличающихся от тех, для которых она была дообучена. Также важно оценить её производительность на вашем конкретном датасете, чтобы убедиться, что она соответствует вашим требованиям.
 
-## Training and evaluation data
+## Данные для обучения и оценки
 
-More information needed
+Модель была дообучена на смешанном датасете, предназначенном для инструкционных задач и визуального распознавания. Более подробная информация о датасете необходима.
 
-## Training procedure
+## Процедура обучения
 
-### Training hyperparameters
+### Гиперпараметры обучения
 
-The following hyperparameters were used during training:
-- learning_rate: 1.4e-05
-- train_batch_size: 4
-- eval_batch_size: 8
-- seed: 42
-- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
-- lr_scheduler_type: linear
-- num_epochs: 1
-- mixed_precision_training: Native AMP
+Следующие гиперпараметры использовались во время обучения:
+- **learning_rate**: 1.4e-05
+- **train_batch_size**: 4
+- **eval_batch_size**: 8
+- **seed**: 42
+- **optimizer**: Adam с betas=(0.9, 0.999) и epsilon=1e-08
+- **lr_scheduler_type**: linear
+- **num_epochs**: 1
+- **mixed_precision_training**: Native AMP
 
-### Training results
+### Результаты обучения
 
+Результаты обучения в TensorBoard.
 
+### Версии фреймворков
 
-### Framework versions
+- **PEFT**: 0.10.0
+- **Transformers**: 4.40.0
+- **Pytorch**: 2.2.1+cu121
+- **Datasets**: 2.19.0
+- **Tokenizers**: 0.19.1
 
-- PEFT 0.10.0
-- Transformers 4.40.0
-- Pytorch 2.2.1+cu121
-- Datasets 2.19.0
-- Tokenizers 0.19.1
+## Дополнительная информация
+
+- **Квантование**: Модель использует конфигурацию квантования для оптимизации использования памяти и вычислительных ресурсов, что позволяет запускать её на устройствах с ограниченными ресурсами без значительной потери точности.
+- **LoRA (Low-Rank Adaptation)**: Эта техника использовалась для дообучения модели путем адаптации её параметров в вычислительно эффективной форме, сокращая время и ресурсы, необходимые для обучения.
+- **SFT (Supervised Fine-Tuning)**: Модель была дообучена с использованием SFTTrainer, что обеспечивает её хорошую адаптацию к специфическим задачам, на которых она была обучена, улучшая её производительность и надежность.
+
+Для получения более подробной информации и ис��ользования модели, посетите [страницу модели на Hugging Face](https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf-ft-mix-vsft).