开源项目启动和配置教程
2025-05-18 18:07:45作者:昌雅子Ethen
一、项目目录结构及介绍
开源项目 Stanford Alpaca 的目录结构如下:
.
├── assets                 # 存储项目相关资源文件
├── data                   # 包含用于模型训练的数据文件
├──.gitignore              # 指定git忽略的文件列表
├── DATA_LICENSE           # 数据使用许可文件
├── LICENSE                # 项目许可文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── alpaca_data.json       # 包含52K指令跟随数据的JSON文件
├── cog.yaml               # 配置文件
├── datasheet.md           # 项目数据表文件
├── generate_instruction.py # 用于生成指令跟随数据的Python脚本
├── model_card.md          # 模型卡片文件
├── predict.py             # 模型预测脚本
├── prompt.txt             # 指令生成提示文件
├── requirements.txt       # 项目依赖文件
├── seed_tasks.jsonl       # 种子任务数据文件
├── train.py               # 模型训练脚本
├── train_model.sh         # 训练模型的shell脚本
└── utils.py               # 工具类Python脚本
二、项目启动文件介绍
项目启动主要依赖于 train.py 脚本,该脚本负责加载模型、数据处理和训练过程。以下是 train.py 的简要介绍:
- 模型加载:脚本会加载预训练的 LLaMA 模型,并根据需要对其进行微调。
- 数据处理:数据加载和预处理部分负责读取 alpaca_data.json文件中的数据,并将其转换为模型训练所需的格式。
- 训练过程:设置训练参数,如批次大小、学习率、迭代次数等,并开始训练模型。
运行以下命令开始训练:
python train.py
三、项目的配置文件介绍
项目的主要配置文件是 cog.yaml,该文件用于配置训练过程中的各种参数。以下是 cog.yaml 的一些关键配置项:
- model: 配置模型相关参数,如模型类型、路径等。
- data: 配置数据路径、预处理参数等。
- train: 包含训练过程的配置,如批次大小、学习率、迭代次数等。
- predict: 配置模型预测时的参数。
配置文件的具体内容需要根据实际项目需求进行调整。在开始训练之前,确保所有配置项都已正确设置。
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