开源项目 `unify-parameter-efficient-tuning` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

unify-parameter-efficient-tuning/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── data/
│   ├── dataset1/
│   └── dataset2/
├── models/
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
└── utils/
    ├── helper.py
    └── logger.py

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• config/: 配置文件目录，包含默认配置和自定义配置。
• data/: 数据集目录，包含多个数据集。
• models/: 模型定义文件目录。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和评估脚本。
• utils/: 工具函数目录，包含辅助函数和日志记录函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 scripts/ 目录下，主要包括：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。

train.py

# scripts/train.py
import argparse
from models import model1
from utils import logger

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train Model")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/default.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    # Load configuration
    config = load_config(args.config)

    # Initialize model
    model = model1.Model(config)

    # Train model
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

evaluate.py

# scripts/evaluate.py
import argparse
from models import model1
from utils import logger

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Evaluate Model")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/default.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    # Load configuration
    config = load_config(args.config)

    # Initialize model
    model = model1.Model(config)

    # Evaluate model
    model.evaluate()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 config/ 目录下，主要包括：

• default.yaml: 默认配置文件。
• custom.yaml: 自定义配置文件。

default.yaml

# config/default.yaml
model:
  name: "model1"
  parameters:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 32
data:
  path: "data/dataset1"
training:
  epochs: 10
  save_path: "checkpoints/"

custom.yaml

# config/custom.yaml
model:
  name: "model2"
  parameters:
    learning_rate: 0.01
    batch_size: 16
data:
  path: "data/dataset2"
training:
  epochs: 20
  save_path: "custom_checkpoints/"

通过修改配置文件，可以灵活调整模型参数、数据路径和训练设置。