TrialGPT 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

TrialGPT 项目目录结构如下：

TrialGPT/
├── .gitignore            # 忽略Git管理的文件列表
├── data/                 # 存储项目所需数据
├── models/               # 包含模型定义和训练代码
├── notebooks/            # Jupyter笔记本，用于数据探索和实验
├── output/               # 存储模型输出结果和日志
├── requirements.txt      # 项目依赖的Python包
├── scripts/              # 脚本文件，用于执行数据处理、训练模型等任务
├── src/                  # 源代码目录，包括主程序文件
├── tests/                # 测试代码
└── README.md             # 项目说明文档

目录详细介绍：

• .gitignore: 指定Git版本控制时需要忽略的文件和目录，如本地设置文件、编译产生的临时文件等。
• data/: 存储项目所使用的数据集，可能包括训练数据、验证数据和测试数据。
• models/: 包含模型架构的定义、训练和推理的代码。
• notebooks/: 使用Jupyter Notebook进行数据分析和实验的脚本和笔记。
• output/: 存储模型的输出结果，如预测结果、训练日志、模型权重文件等。
• requirements.txt: 列出项目运行所依赖的Python包，使用pip install -r requirements.txt命令可以安装这些依赖。
• scripts/: 包含执行数据预处理、模型训练、模型评估等任务的脚本。
• src/: 源代码目录，通常包含项目的入口文件和其他核心代码文件。
• tests/: 存储单元测试和集成测试的代码，确保代码质量和功能正确性。
• README.md: 项目说明文档，介绍项目的基本信息和如何使用项目。

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，例如 main.py。以下是启动文件的基本结构和功能：

# main.py

import sys
from models import TrialGPTModel

def main():
    # 初始化模型
    model = TrialGPTModel()

    # 加载模型参数
    model.load_pretrained_weights()

    # 执行任务，例如模型训练或推理
    model.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

main.py 是项目的入口点，它负责初始化模型、加载预训练参数，并执行特定的任务（如训练或推理）。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的全局参数，如数据路径、模型参数、训练设置等。配置文件可以是 .json、.yaml 或 .ini 格式。以下是配置文件的一个例子：

{
    "data": {
        "train_path": "data/train.json",
        "valid_path": "data/valid.json",
        "test_path": "data/test.json"
    },
    "model": {
        "embedding_size": 512,
        "hidden_size": 1024,
        "num_layers": 3,
        "learning_rate": 0.001
    },
    "training": {
        "batch_size": 32,
        "epochs": 10,
        "early_stop": 3
    }
}

这个配置文件定义了数据路径、模型参数和训练设置。项目中的代码会读取这个配置文件，并根据其中的参数进行相应的操作。这样做的优点是，当需要调整参数时，不需要修改代码，只需要修改配置文件即可。