OpenR项目教程

OpenR项目教程

openr OpenR: An Open Source Framework for Advanced Reasoning with Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/openr

1. 项目的目录结构及介绍

OpenR是一个开源框架，旨在利用大型语言模型进行高级推理。以下是项目的目录结构及其简单介绍：

openr/
├── .github/              # GitHub相关模板和配置文件
├── benchmark/            # 性能基准测试相关文件
├── config/               # 配置文件
├── data/                 # 数据文件
├── distributed/          # 分布式训练相关文件
├── envs/                 # 环境设置相关文件
├── figure/               # 图形和图像文件
├── gen_rm/               # 生成性奖励模型相关文件
├── preprocess/           # 预处理脚本和文件
├── prm/                  # 奖励模型相关文件
├── reason/               # 推理相关文件
├── reports/              # 报告文件
├── scripts/              # 脚本文件
├── train/                # 训练相关文件
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── CONTRIBUTING.md        # 贡献指南
├── LICENSE               # 开源许可证
├── README.md             # 项目说明文件
├── README_zh.md          # 项目说明文件（中文）
├── requirements.txt      # 项目依赖

• .github/: 包含GitHub Actions工作流、问题模板等。
• benchmark/: 包含性能基准测试的代码和数据。
• config/: 包含配置文件，用于定制项目设置。
• data/: 包含项目所需的数据集。
• distributed/: 包含分布式训练的脚本和代码。
• envs/: 包含项目环境设置的代码。
• figure/: 包含项目相关的图形和图像。
• gen_rm/: 包含生成性奖励模型的相关代码。
• preprocess/: 包含数据预处理脚本。
• prm/: 包含奖励模型（PRM）的实现代码。
• reason/: 包含推理模块的实现代码。
• reports/: 包含项目报告和相关文档。
• scripts/: 包含项目运行的脚本文件。
• train/: 包含训练模型的代码和脚本。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• CONTRIBUTING.md: 提供贡献指南，帮助贡献者了解如何参与项目。
• LICENSE: 项目使用的开源许可证。
• README.md 和 README_zh.md: 提供项目的说明和介绍。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的依赖项。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过scripts/目录下的脚本文件来执行。以下是一些主要的启动脚本：

• cot_greedy.sh: 使用贪心搜索策略运行推理。
• cot_rerank.sh: 使用最佳-of-N搜索策略运行推理。
• beam_search.sh: 使用束搜索策略运行推理。
• vanila_mcts.sh: 使用标准蒙特卡洛树搜索策略运行推理。

启动这些脚本前，需要确保环境变量PYTHONPATH已正确设置，并修改脚本中的相关变量以匹配你的模型和配置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于config/目录下。这些配置文件定义了项目运行时的各种参数，包括但不限于模型路径、数据路径、推理参数等。

例如，你可能会在config/目录中找到一个名为config.json的配置文件，它可能包含以下内容：

{
  "model_path": "path/to/model",
  "data_path": "path/to/data",
  "inference_params": {
    "search_strategy": "beam_search",
    "num_workers": 4
  }
}

这个配置文件定义了模型和数据的位置，以及推理时使用的搜索策略和工作线程数。在运行项目之前，你可能需要根据你的环境修改这些配置。

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