Tiny-LLM 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Tiny-LLM 是一个开源项目，其目录结构如下：

tiny-llm/
├── docs/             # 项目文档目录
├── examples/         # 项目示例代码目录
├── requirements.txt  # 项目依赖文件
├── setup.py          # 项目安装脚本
├── src/              # 项目源代码目录
│   ├── __init__.py   # 初始化文件
│   ├── model.py      # 模型实现代码
│   └── utils.py      # 工具类代码
└── tests/            # 测试代码目录

• docs/: 存放项目文档，包括API文档和使用说明。
• examples/: 包含使用 Tiny-LLM 的示例代码，方便用户快速上手。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖库，使用pip工具可以一键安装。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目为Python的包。
• src/: 项目源代码主要目录。
  • __init__.py: Python包的初始化文件，使得 src 目录可以作为包被导入。
  • model.py: 包含了模型的具体实现。
  • utils.py: 包含了一些工具函数和类，辅助模型运行。
• tests/: 包含了项目的单元测试代码，用于确保代码质量。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常是通过命令行操作，主要依赖于 setup.py 脚本。安装项目时，可以执行以下命令：

pip install .

或者在项目目录下运行：

python setup.py install

安装完成后，可以通过Python直接导入并使用Tiny-LLM。

3. 项目的配置文件介绍

Tiny-LLM 可能包含一些配置文件，例如.ini、.yaml或.json等，用于配置模型的参数。这里假设使用.yaml作为配置文件格式，配置文件可能如下所示：

model:
  hidden_size: 1024
  num_layers: 8
  learning_rate: 0.001

data:
  train_dataset_path: 'data/train_dataset.pt'
  val_dataset_path: 'data/val_dataset.pt'
  test_dataset_path: 'data/test_dataset.pt'

logging:
  level: 'INFO'
  file: 'train.log'

在这个配置文件中，定义了模型的隐藏层大小、层数和学习率，同时指定了数据集的路径以及日志配置。用户可以根据自己的需要调整这些参数。配置文件通常在模型的初始化过程中被读取，例如：

import yaml

with open('config.yaml', 'r') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

# 使用config中的配置进行模型初始化等操作

以上就是 Tiny-LLM 项目的启动与配置文档，希望对您有所帮助。