hlb-gpt开源项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

hlb-gpt项目是一个简约、高效且易于定制的GPT模型研究工具箱。项目目录结构如下：

• CITATION.cff: 用于引用此代码库的文献格式文件。
• LICENSE.md: 项目的Apache-2.0协议许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和说明文件。
• main.py: 项目的主执行文件，包含了模型的训练和推理代码。
• 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main.py文件进行的。以下是启动项目的步骤：

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/tysam-code/hlb-gpt.git && cd hlb-gpt
   

2. 安装项目依赖：

   python -m pip install -r requirements.txt
   

3. 运行主程序：

   python main.py
   

main.py文件中包含了模型的初始化、训练循环、学习率调度、以及推理示例等核心代码。

3. 项目的配置文件介绍

在hlb-gpt项目中，配置主要是通过在代码中直接设置参数来完成的。目前项目没有独立的配置文件，但是以下是一些主要的配置参数：

• model_scale: 控制模型大小的参数，可以从46M参数扩展到3B参数。
• learning_rate: 学习率，用于控制模型训练时的学习速度。
• batch_size: 批量大小，影响模型训练时的内存占用和训练速度。
• max_steps: 最大训练步数，达到此步数后训练将停止。

这些参数可以在main.py文件中进行调整，以适应不同的训练需求。

在未来的版本中，项目可能会引入专门的配置文件，以提供更加灵活和方便的配置方式。