Lyra 项目使用说明

1. 项目目录结构及介绍

Lyra 项目的目录结构如下：

Lyra
├── assets            # 存放项目资源文件
├── data_preparation  # 数据预处理脚本和文件
├── examples          # 项目示例代码
├── hostfile          # 主机文件
├── lyra              # 项目核心代码
├── scripts           # 运行脚本
├── LICENSE           # 项目许可证文件
├── README.md         # 项目说明文件
├── pyproject.toml    # 项目配置文件
└── work_dirs         # 工作目录，包含训练和测试结果

• assets: 存储项目所需的各种资源文件，如图片、音频等。
• data_preparation: 包含数据预处理的相关脚本和文件，用于准备模型训练所需的数据。
• examples: 包含了一些示例代码，用于展示如何使用 Lyra 项目。
• hostfile: 主机文件，可能包含了一些项目运行所需的配置信息。
• lyra: Lyra 项目的主要代码库，包含了模型的定义、训练和推理等核心功能。
• scripts: 包含了一些运行项目的脚本，例如启动训练、测试等。
• LICENSE: Lyra 项目的许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，提供了项目的概述、安装和使用的指导。
• pyproject.toml: 项目配置文件，包含了项目的元数据和依赖信息。
• work_dirs: 工作目录，用于存储训练过程中产生的数据和结果。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts 目录下的脚本文件。以下是几个关键的启动文件：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本文件。
• eval.py: 用于启动模型评估的脚本文件。
• infer.py: 用于启动模型推理的脚本文件。

使用这些脚本文件时，通常需要指定一些参数，例如模型路径、数据路径、训练参数等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 pyproject.toml，这是一个 Toml 格式的文件，用于定义项目的元数据和依赖。以下是配置文件的一些基本内容：

[tool.poetry]
name = "Lyra"
version = "0.1.0"
description = "An Efficient and Speech-Centric Framework for Omni-Cognition"
authors = ["dvlab-research"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
pip = ["."]

这个配置文件定义了项目的名称、版本、描述和作者信息，同时也指定了项目依赖的 Python 版本和其它包。

在使用 Lyra 项目之前，需要确保已经安装了所需的依赖，并正确配置了环境。具体的安装和配置步骤可以参考项目提供的 README.md 文件。