LoRD项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

LoRD项目是一个用于从微调后的Transformers模型中提取LoRA适配器的开源项目。以下是项目的目录结构及文件介绍：

LoRD/
├── LICENSE                 # Apache-2.0 许可证文件
├── LoRD.ipynb              # Jupyter笔记本文件，包含提取LoRA适配器的代码
├── README.md               # 项目自述文件
└── requirements.txt        # 项目依赖文件

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用Apache-2.0协议。
• LoRD.ipynb: Jupyter笔记本文件，包含了从模型中提取LoRA适配器的完整代码和说明。
• README.md: 项目自述文件，提供了项目的基本信息和如何使用的方法。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的Python库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行LoRD.ipynb文件来完成的。这个Jupyter笔记本包含了以下步骤：

1. 加载所需的Python库。
2. 设置项目参数，例如模型路径、输出路径等。
3. 执行SVD（奇异值分解）来提取LoRA适配器。
4. 保存提取的适配器到指定路径。

用户可以在Colab等在线环境中直接运行这个笔记本，也可以在本地安装了Jupyter的环境中运行。

3. 项目的配置文件介绍

在LoRD.ipynb笔记本中，用户可以通过修改以下配置项来适配自己的需求：

• model_path: 指定待提取LoRA适配器的微调后模型的路径。
• output_path: 指定提取出的LoRA适配器的保存路径。
• rank: 指定SVD分解的秩，即适配器的低秩维度。

用户需要在运行笔记本之前，根据实际情况配置这些参数，以确保程序可以正确地运行并提取出所需的适配器。