H2O LLM Studio 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

H2O LLM Studio 是一个用于微调大型语言模型（LLMs）的框架和无代码图形用户界面（GUI）。以下是项目的目录结构及其介绍：

h2o-llmstudio/
├── docs/                # 项目文档
├── scripts/             # 脚本文件
├── src/                 # 源代码
│   ├── data/            # 数据处理相关代码
│   ├── models/          # 模型定义
│   ├── utils/           # 工具函数
│   └── main.py          # 主启动文件
├── tests/               # 测试代码
├── .gitignore           # Git忽略文件配置
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目介绍
└── requirements.txt     # 依赖包列表

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件包含了项目的主要入口点，负责初始化配置、加载数据、启动训练或评估等任务。

# src/main.py

import argparse
from src.utils import config_loader
from src.models import model_loader
from src.data import data_loader

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="H2O LLM Studio")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to configuration file")
    args = parser.parse_args()

    config = config_loader.load_config(args.config)
    model = model_loader.load_model(config)
    data = data_loader.load_data(config)

    # 启动训练或评估
    if config.mode == "train":
        model.train(data)
    elif config.mode == "eval":
        model.evaluate(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是一个 YAML 文件，用于指定实验参数、数据路径、模型参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

# config.yaml

mode: train
data_path: "path/to/dataset"
model_name: "gpt-3"
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
num_epochs: 10

配置文件通过 src/utils/config_loader.py 模块加载，该模块负责解析 YAML 文件并将其转换为 Python 字典或对象，以便在项目中使用。

# src/utils/config_loader.py

import yaml

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as file:
        config = yaml.safe_load(file)
    return config

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 H2O LLM Studio 项目。希望这份教程对您有所帮助！