Zeta 项目教程

Zeta 项目教程

zeta Build high-performance AI models with modular building blocks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zeta

1. 项目目录结构及介绍

Zeta 项目的目录结构如下：

zeta/
├── docs/
├── examples/
├── images/
├── scripts/
├── tests/
├── training/
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── README.md
├── audio_encoder.py
├── example.py
├── multi_query_attention.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── zeta/
    ├── __init__.py
    ├── nn/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── SwiGLUStacked.py
    │   ├── RelativePositionBias.py
    │   ├── FeedForward.py
    │   └── BitLinear.py
    └── quant/
        ├── __init__.py
        └── BitLinear.py

目录介绍

• docs/: 存放项目文档文件。
• examples/: 存放示例代码文件。
• images/: 存放项目相关的图片文件。
• scripts/: 存放项目脚本文件。
• tests/: 存放项目测试文件。
• training/: 存放训练相关的文件。
• zeta/: 项目的主要代码目录，包含核心模块和功能。
  • nn/: 存放神经网络相关的模块。
  • quant/: 存放量化相关的模块。

2. 项目启动文件介绍

Zeta 项目的启动文件是 example.py，该文件位于项目根目录下。example.py 文件展示了如何使用 Zeta 项目中的核心模块，例如 MultiQueryAttention 和 SwiGLU。

启动文件示例

import torch
from zeta import MultiQueryAttention

# 创建模型
model = MultiQueryAttention(dim=512, heads=8)

# 输入数据
text = torch.randn(2, 4, 512)

# 输出结果
output, _ = model(text)
print(output.shape)
print(output)

3. 项目配置文件介绍

Zeta 项目的配置文件主要是 pyproject.toml 和 requirements.txt。

pyproject.toml

pyproject.toml 文件用于配置项目的构建系统和依赖管理。以下是该文件的部分内容示例：

[tool.poetry]
name = "zeta"
version = "0.1.0"
description = "Build high-performance AI models with modular building blocks"
authors = ["kyegomez <kyegomez@gmail.com>"]
license = "Apache-2.0"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
torch = "^1.9.0"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.4"

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有依赖包。以下是该文件的部分内容示例：

torch==1.9.0
numpy==1.21.2

通过以上配置文件，可以确保项目在不同环境中的一致性和可重复性。

zeta Build high-performance AI models with modular building blocks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zeta