LoRA 开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

LoRA（Low-Rank Adaptation）项目的目录结构如下：

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├── README.md            # 项目简介
├── LICENSE              # 许可证文件
├── scripts               # 脚本文件夹，包含训练和评估脚本
│   ├── train.py         # 主训练脚本
│   └── evaluate.py      # 模型评估脚本
├── data                  # 数据集存放位置
│   ├── preprocessed     # 预处理数据
└── loralib               # LoRA库代码
    ├── lora.py          # LoRA主要算法实现
    ├── utils.py         # 辅助工具函数
    └── config.py        # 配置参数模块

loralib 文件夹包含了LoRA的核心算法实现，scripts 中的 train.py 和 evaluate.py 分别用于模型训练和性能测试，而 data 目录用于存储输入的数据。

2. 项目启动文件介绍

train.py

启动文件 scripts/train.py 是用来训练LoRA模型的主要入口。这个脚本负责加载预处理的数据、初始化模型、应用LoRA方法以及进行模型训练。主要步骤包括：

1. 加载配置参数。
2. 初始化大型语言模型。
3. 应用LoRA权重分解。
4. 设置优化器和学习率调度器。
5. 循环遍历数据集进行训练并保存最佳模型。

evaluate.py

scripts/evaluate.py 文件用于在验证或测试数据集上评估经过LoRA适应后的模型。它执行以下操作：

1. 加载已训练的模型和配置参数。
2. 定义评估指标和数据加载器。
3. 在测试数据集上运行预测，计算评估指标。

3. 项目的配置文件介绍

loralib/config.py 是LoRA项目的配置文件，它定义了模型参数、训练设置以及数据处理的相关选项。主要配置包括：

• model: 模型类型，如transformer或bert等。
• model_path: 预训练模型路径。
• dataset: 使用的数据集名称。
• batch_size: 训练批次大小。
• lr: 初始学习率。
• lora_rank: LoRA低秩矩阵的秩。
• num_epochs: 训练轮数。
• save_model_dir: 模型保存的目录。
• eval_steps: 评估间隔步数。

在使用时，你可以根据自己的需求修改这些参数以适配不同的任务和环境。运行脚本之前，确保正确配置了所有必需的路径和参数。