mLLMCelltype 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

项目 mLLMCelltype 的目录结构如下：

mLLMCelltype/
├── data/                       # 存储数据集和预处理后的数据
├── docs/                       # 项目文档
├── experiments/                # 实验结果和日志
├── models/                     # 模型定义和训练代码
├── notebooks/                  # Jupyter 笔记本
├── scripts/                    # 脚本文件，包括启动、训练和测试等
├── src/                        # 源代码，包括工具函数和数据处理代码
├── tests/                      # 单元测试代码
└── requirements.txt            # 项目依赖的Python库

• data/: 存储项目所需的数据集以及预处理后的数据文件。
• docs/: 存放项目的文档和相关说明。
• experiments/: 存储实验结果、模型权重、日志文件等。
• models/: 包含构建和训练模型的代码。
• notebooks/: Jupyter 笔记本文件，用于数据分析、模型调试等。
• scripts/: 包含启动项目、运行模型等常用的脚本文件。
• src/: 源代码目录，包含工具函数、数据处理等通用代码。
• tests/: 包含对项目代码的单元测试。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python库，用于环境搭建。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 run.sh。这个脚本负责启动项目的核心功能，如模型训练、数据预处理等。以下是启动文件的示例内容：

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/mLLMCelltype

# 启动模型训练
python src/train.py

确保脚本具有执行权限，可以使用以下命令：

chmod +x run.sh

然后，在终端中运行以下命令启动项目：

./run.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于存储模型参数、训练设置等配置信息。配置文件通常位于项目的根目录或 scripts/ 目录下，例如 config.json。以下是配置文件的示例内容：

{
    "model": {
        "hidden_size": 512,
        "num_layers": 2,
        "dropout": 0.5
    },
    "train": {
        "batch_size": 64,
        "learning_rate": 0.001,
        "num_epochs": 10
    }
}

在代码中，可以使用以下Python代码读取配置文件：

import json

# 读取配置文件
with open('config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)

然后，可以根据配置文件中的参数进行模型训练等操作。