Wiki Reading 开源项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

wiki-reading 项目目录结构如下：

wiki-reading/
├── data/
│   ├── train.jsonl
│   ├── val.jsonl
│   └── test.jsonl
├── models/
│   ├── model1/
│   ├── model2/
│   └── ...
├── notebooks/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── data_preprocess.py
│   ├── model_train.py
│   ├── model_evaluate.py
│   └── ...
├── src/
│   ├── dataset.py
│   ├── model.py
│   ├── tokenizer.py
│   └── ...
├── tests/
│   └── ...
├── requirements.txt
└── README.md

• data/：存储数据文件，包括训练集、验证集和测试集。
• models/：存放不同模型训练的结果和配置。
• notebooks/：Jupyter 笔记本，用于数据分析、实验记录等。
• scripts/：脚本文件，包括数据预处理、模型训练、模型评估等。
• src/：源代码目录，包含数据集处理、模型定义、分词器等核心代码。
• tests/：单元测试和集成测试代码。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。
• README.md：项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及数据预处理和模型训练两个阶段。以下是启动项目的基本步骤：

1. 安装依赖库：

   首先确保安装了项目所需的所有依赖库，可以通过以下命令安装：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 数据预处理：

   运行 scripts/data_preprocess.py 脚本进行数据预处理：

   python scripts/data_preprocess.py
   

3. 模型训练：

   运行 scripts/model_train.py 脚本开始模型训练：

   python scripts/model_train.py
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改 scripts/ 目录下的脚本文件来实现。以下是主要配置文件的介绍：

• data_preprocess.py：数据预处理脚本，可以在这里配置数据预处理的参数，例如数据路径、预处理逻辑等。
• model_train.py：模型训练脚本，可以在这里配置模型的超参数，例如学习率、批大小、训练轮数等。

每个脚本文件中都会有一些基本配置，例如：

# 示例配置
data_path = 'data/train.jsonl'
model_path = 'models/model1'
batch_size = 32
learning_rate = 0.001

根据实际需求，开发者可以修改这些配置以适应不同的训练环境和需求。