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  首先本仓库要感谢尹俊希老帅哥的大力支持，为本项目做出了非常大的帮助
 
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+数据集：
+train_plan.json和test_plan.json分别为进行任务规划的训练数据集和测试数据集。可以放入qwen1/qwen1.5中训练，训练后qwen模型可获得任务规划能力。
+![image](https://github.com/LDLINGLINGLING/AutoPlan/assets/47373076/5b01b9d4-bf52-4502-b910-c3f8a8851417)
+将main.py文件中allparams_split_task_chain的default值改为训练后的任务规划qwen模型。将execute_model_path改为qwen72b的的模型地址，execute_reflexion改为false。其他不变，运行即可获得任务规划和执行能力。
+
+train_react.josn和test_react.json分别为对任务规划和任务执行两个模型蒸馏出来的数据，并且进行人工标注的数据。
+将train_react.json放到qwen1/qwen1.5内进行训练，可将任务规划和任务执行能力导入同一个模型，建议使用qwen1.5 14b进行训练
+训练完成后将main.py文件中allparams_split_task_chain的default值改为false。将execute_model_path改为以上模型训练的模型地址，execute_reflexion改为false。
+推理可得一个模型同时获得任务规划和任务执行两个效果。
+任务规划阶段效果如下：
+![image](https://github.com/LDLINGLINGLING/AutoPlan/assets/47373076/9c33c42f-7105-4ab5-9a10-eab75b68d9cf)
+任务执行阶段效果如下:
+![image](https://github.com/LDLINGLINGLING/AutoPlan/assets/47373076/c449bb9e-9966-4b99-b7c0-e7874a113801)
+续上
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