将RWKV World/World-CHN系列模型由原生pth转为HF格式，并进行基于peft库的Lora增量微调+Alpaca全量微调。
环境：WIN10+Torch1.31+Cuda11.6
注意：peft需要0.2版本，或使用RingPeft库 https://github.com/StarRing2022/ChatGPTX-Uni
代码说明：
convert_rwkv_checkpoint_to_hf.py：RWKV的原生pth格式转为HF格式
generate_hf.py：使用HF的RWKV模型架设服务
hello_hf.py：测试HF的RWKV模型
cover_alpaca2jsonl.py：将json数据集转为jsonl数据集
tokenize_dataset_rowsjsonl.py：对jsonl数据集转为transfomers的datasets文件夹
finetunejsonl_hf.py：利用Peft库对RWKV HF模型进行Lora微调，在datasets文件夹上
alpacatrain.py：使用test.json的alpaca全量微调模型
alpacatest.py：测试alpaca全量微调模型
RWKV-4-Word模型（World-CHN可直接参照）转换范例：
https://huggingface.co/StarRing2022/RWKV-4-World-1.5B
https://huggingface.co/StarRing2022/RWKV-4-World-3B
https://huggingface.co/StarRing2022/RWKV-4-World-7B
一个基于RWKV-4-World-1.5B的Lora增量微调范例（2条数据，100个epoch，仅测试）：
HF开源地址：
https://huggingface.co/StarRing2022/RWKV-4-World-1.5B-Lora
一个基于RWKV-4-World-1.5B的Alpaca全量微调范例（2条数据，1个epoch，仅测试）：
HF开源地址：
https://huggingface.co/StarRing2022/RWKV-4-World-1.5B-Alpaca