Chinese-Mixtral-8x7B 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Chinese-Mixtral-8x7B 项目的目录结构如下：

Chinese-Mixtral-8x7B/
├── data/
├── ds-config/
├── img/
├── logs/
├── models/
├── scripts/
├── tokenizer/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── train.py

目录介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• ds-config/: 存放分布式训练的配置文件。
• img/: 存放项目相关的图片文件。
• logs/: 存放训练过程中的日志文件。
• models/: 存放预训练模型和训练后的模型文件。
• scripts/: 存放项目相关的脚本文件。
• tokenizer/: 存放分词器的相关文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• train.py: 项目的主要训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py，该文件负责模型的训练过程。以下是 train.py 的基本介绍：

train.py

train.py 是项目的主要训练脚本，负责加载数据、配置模型、执行训练和保存训练结果。以下是该文件的主要功能：

• 数据加载: 从 data/ 目录加载训练数据。
• 模型配置: 根据配置文件初始化模型。
• 训练过程: 执行模型的训练过程，包括前向传播、反向传播和参数更新。
• 结果保存: 将训练好的模型保存到 models/ 目录。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 ds-config/ 目录中，这些配置文件用于分布式训练的设置。以下是配置文件的基本介绍：

ds-config/

ds-config/ 目录中包含多个配置文件，每个文件对应不同的训练环境和需求。以下是一些常见的配置文件：

• ds_config_1.json: 用于单机单卡训练的配置。
• ds_config_2.json: 用于单机多卡训练的配置。
• ds_config_3.json: 用于多机多卡训练的配置。

配置文件示例

以下是一个典型的配置文件示例：

{
    "train_batch_size": 32,
    "gradient_accumulation_steps": 1,
    "learning_rate": 5e-5,
    "num_train_epochs": 3,
    "fp16": true,
    "optimizer": "adamw_hf",
    "scheduler": "linear"
}

配置项介绍

• train_batch_size: 训练时的批次大小。
• gradient_accumulation_steps: 梯度累积的步数。
• learning_rate: 学习率。
• num_train_epochs: 训练的轮数。
• fp16: 是否使用混合精度训练。
• optimizer: 优化器类型。
• scheduler: 学习率调度器类型。

通过以上配置文件，可以灵活地调整训练参数，以适应不同的训练需求和环境。