CodeAlpaca 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

CodeAlpaca 项目的目录结构如下：

codealpaca/
├── data/
│   └── code_alpaca_20k.json
├── .gitignore
├── DATA_LICENSE
├── LICENSE
├── README.md
├── convert_to_hf.py
├── ds_config.json
├── generate_instruction.py
├── nolora.py
├── prompt.txt
├── requirements.txt
├── seed_tasks.jsonl
├── train.py
└── utils.py

目录结构介绍

• data/: 存放用于微调模型的数据文件，如 code_alpaca_20k.json。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• DATA_LICENSE: 数据集的许可证文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• convert_to_hf.py: 用于将 LLaMA 模型转换为 Hugging Face 兼容格式的脚本。
• ds_config.json: DeepSpeed 配置文件。
• generate_instruction.py: 用于生成指令数据的脚本。
• nolora.py: 可能是一个与 LoRA（低秩适应）相关的脚本。
• prompt.txt: 提示文本文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• seed_tasks.jsonl: 种子任务数据文件。
• train.py: 用于微调模型的训练脚本。
• utils.py: 项目中使用的工具函数脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py，该文件用于微调 LLaMA 模型以生成代码。以下是 train.py 的主要功能介绍：

• 模型微调: 使用 Hugging Face 的 transformers 库和 DeepSpeed 进行模型微调。
• 数据加载: 从 data/code_alpaca_20k.json 文件中加载训练数据。
• 训练配置: 根据 ds_config.json 中的配置进行训练。

使用方法

python train.py --model_name_or_path <your_path_to_hf_converted_llama_ckpt_and_tokenizer> --data_path ./data/code_alpaca_20k.json --output_dir <your_output_dir>

3. 项目的配置文件介绍

ds_config.json

ds_config.json 是 DeepSpeed 的配置文件，用于指定训练过程中的各种参数，如学习率、批量大小、梯度累积步数等。以下是一个示例配置：

{
  "train_batch_size": 8,
  "gradient_accumulation_steps": 4,
  "fp16": {
    "enabled": true
  },
  "optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
      "lr": 2e-5,
      "weight_decay": 0
    }
  },
  "scheduler": {
    "type": "WarmupLR",
    "params": {
      "warmup_min_lr": 0,
      "warmup_max_lr": 2e-5,
      "warmup_num_steps": 1000
    }
  }
}

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

其他配置文件

• prompt.txt: 包含用于生成指令的提示文本。
• seed_tasks.jsonl: 包含用于生成指令数据的种子任务。

通过以上介绍，您应该能够了解 CodeAlpaca 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本情况，并能够开始使用该项目进行代码生成模型的微调。