BAGEL项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

BAGEL项目的主要目录结构如下：

• assets: 存储项目所需的资源文件。
• data: 存储数据集或与数据相关的文件。
• eval: 包含评估模型性能的脚本和代码。
• modeling: 包含模型定义和训练相关的代码。
• scripts: 包含启动训练、评估等操作的脚本。
• test_images: 存储测试图片。
• train: 包含训练模型的代码和数据。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。
• EVAL.md: 记录项目评估结果的文档。
• LICENSE: 项目的许可文件。
• README.md: 项目说明文件。
• inference.ipynb: Jupyter笔记本文件，用于模型的推理和展示结果。
• inferencer.py: 模型推理的Python脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行scripts目录下的train.sh脚本。该脚本负责设置环境变量、加载预训练模型、开始训练过程等。

启动命令如下：

bash scripts/train.sh

在实际使用中，你可能需要根据脚本内容自定义一些变量，例如训练的批次大小、学习率等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过修改train.sh脚本中的变量来实现。下面是一些主要的配置选项：

• DATASET: 指定训练数据集的路径。
• PRETRAINED_MODEL: 指定预训练模型的路径。
• BATCH_SIZE: 指定训练时的批次大小。
• LEARNING_RATE: 指定训练时的学习率。
• EPOCHS: 指定训练的总轮数。

此外，项目可能还包含其他配置文件，如.env文件，用于存储环境变量，或在requirements.txt中指定Python包的版本等。在开始训练之前，请确保所有的配置都是正确的，以便项目能够顺利运行。