ScienceQA 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ScienceQA/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── notebooks/
├── scripts/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── production.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存储项目的数据文件，包括处理后的数据 (processed/) 和原始数据 (raw/)。
• notebooks/: 存放 Jupyter 笔记本，用于数据探索和实验。
• scripts/: 包含用于数据处理和模型训练的脚本。
• src/: 项目的源代码目录，包括模型 (models/)、工具函数 (utils/) 和主程序 (main.py)。
• config/: 配置文件目录，包含默认配置 (default.yaml) 和生产环境配置 (production.yaml)。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件负责初始化配置、加载数据、构建模型并启动训练或推理过程。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
from config.config_loader import load_config
from src.models.model_builder import build_model
from src.utils.data_loader import load_data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="ScienceQA")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/default.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    data = load_data(config)
    model = build_model(config)

    # 训练或推理逻辑
    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

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括 default.yaml 和 production.yaml。以下是 default.yaml 的示例内容：

mode: train
data:
  path: data/processed/
  batch_size: 32
model:
  name: gpt3
  parameters:
    learning_rate: 0.001
    epochs: 10
output:
  path: results/

• mode: 指定运行模式，可以是 train 或 eval。
• data: 数据相关配置，包括数据路径 (path) 和批量大小 (batch_size)。
• model: 模型相关配置，包括模型名称 (name) 和模型参数 (parameters)。
• output: 输出路径配置，指定结果保存路径 (path)。

通过修改配置文件，可以灵活调整项目的运行参数和环境设置。