【亲测免费】 StarCoder2 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

StarCoder2 项目的目录结构如下：

starcoder2/
├── LICENSE
├── README.md
├── finetune.py
├── requirements.txt
└── data/
    └── rust/
        └── example.txt

目录结构介绍

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• finetune.py: 项目启动文件，用于微调模型。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。
• data/: 数据目录，包含示例数据文件。
  • rust/: Rust 语言数据目录。
    • example.txt: 示例数据文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 finetune.py，该文件用于微调 StarCoder2 模型。以下是 finetune.py 的主要功能和使用方法：

主要功能

• 加载预训练模型。
• 加载数据集。
• 进行模型微调。
• 保存微调后的模型。

使用方法

accelerate launch finetune.py \
  --model_id "bigcode/starcoder2-3b" \
  --dataset_name "bigcode/the-stack-smol" \
  --subset "data/rust" \
  --dataset_text_field "content" \
  --split "train" \
  --max_seq_length 1024 \
  --max_steps 10000 \
  --micro_batch_size 1 \
  --gradient_accumulation_steps 8 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --warmup_steps 20 \
  --num_proc "$(nproc)"

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了运行项目所需的Python包。以下是 requirements.txt 的内容示例：

transformers==4.29.1
datasets==2.10.0
accelerate==0.18.0
torch==1.12.0

配置文件介绍

• transformers: Hugging Face 的 Transformers 库，用于加载和微调模型。
• datasets: Hugging Face 的 Datasets 库，用于加载和处理数据集。
• accelerate: Hugging Face 的 Accelerate 库，用于加速模型训练。
• torch: PyTorch 库，用于深度学习模型的训练和推理。

通过安装这些依赖包，可以确保项目能够正常运行和进行模型微调。