MarioGPT 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

mario-gpt/
├── data/
│   ├── levels/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── gpt2/
│   └── utils/
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── tests/
│   └── test_model.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放原始数据和预处理后的数据。

  • levels/: 包含原始的超级马里奥关卡数据。
  • processed/: 存放预处理后的数据文件。

• models/: 存放模型相关的代码和配置。

  • gpt2/: 包含GPT2模型的实现和相关配置。
  • utils/: 包含一些辅助函数和工具。

• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于交互式实验和演示。

  • example.ipynb: 一个示例Notebook，展示如何使用模型生成关卡。

• scripts/: 存放脚本文件，用于数据预处理和模型训练。

  • preprocess.py: 数据预处理脚本。
  • train.py: 模型训练脚本。

• tests/: 存放测试代码。

  • test_model.py: 测试模型的代码。

• .gitignore: Git忽略文件配置。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目介绍和使用说明。

• requirements.txt: 项目依赖包列表。

• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

启动文件

• scripts/train.py: 这是项目的启动文件，用于训练MarioGPT模型。

使用方法

python scripts/train.py --config path/to/config.json

参数说明

• --config: 指定配置文件路径，配置文件中包含训练所需的各种参数。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• config.json: 这是项目的配置文件，包含训练模型所需的各种参数。

配置文件示例

{
  "model_name": "distilgpt2",
  "data_path": "data/processed/train.pkl",
  "output_dir": "models/gpt2",
  "batch_size": 32,
  "num_epochs": 10,
  "learning_rate": 5e-5
}

配置项说明

• model_name: 使用的GPT2模型名称。
• data_path: 预处理后的数据文件路径。
• output_dir: 模型输出目录。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练轮数。
• learning_rate: 学习率。

通过以上配置文件，可以灵活调整训练过程中的各项参数，以适应不同的训练需求。