ChatGLM-Efficient-Tuning 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

ChatGLM-Efficient-Tuning/
├── assets/
├── data/
├── examples/
├── src/
├── tests/
├── .gitattributes
├── LICENSE
├── README.md
├── README_zh.md
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── setup.py

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• data/: 存放数据文件，用于模型训练和评估。
• examples/: 包含一些示例代码，展示如何使用项目。
• src/: 项目的源代码目录。
• tests/: 存放测试代码，用于确保项目功能的正确性。
• .gitattributes: Git属性配置文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的英文介绍文档。
• README_zh.md: 项目的中文介绍文档。
• pyproject.toml: 项目构建配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于src/目录下，具体文件名可能因版本更新而有所变化。以下是一个假设的启动文件示例：

# src/main.py

import argparse
from src.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="ChatGLM Efficient Tuning")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the configuration file")
    args = parser.parse_args()

    trainer = Trainer(args.config)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

• main.py: 项目的启动文件，负责解析命令行参数并启动训练过程。
• Trainer: 训练器类，负责模型的训练逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是一个JSON或YAML文件，用于定义模型训练的各种参数。以下是一个假设的配置文件示例：

{
    "model_name": "ChatGLM-6B",
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.0001,
    "epochs": 10,
    "data_path": "data/train.json",
    "output_dir": "outputs/"
}

• model_name: 模型名称。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• epochs: 训练轮数。
• data_path: 训练数据路径。
• output_dir: 输出目录，用于保存训练结果。

以上内容基于假设的文件结构和内容，具体项目可能有所不同。请根据实际项目文件进行调整。