BiomedGPT 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
BiomedGPT 项目的目录结构如下:
BiomedGPT/
├── checkpoints/
├── datasets/
│ ├── pretraining/
│ ├── finetuning/
│ └── ...
├── scripts/
│ ├── preprocess/
│ │ ├── pretraining/
│ │ └── finetuning/
│ ├── pretrain/
│ ├── vqa/
│ └── ...
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── checkpoints.md
├── datasets.md
├── evaluate.py
├── requirements.txt
├── train.py
└── trainer.py
目录介绍:
- checkpoints/: 存放预训练和微调的模型检查点文件。
- datasets/: 存放用于预训练和微调的数据集。
- pretraining/: 预训练数据集。
- finetuning/: 微调数据集。
- scripts/: 包含预处理、预训练、微调和推理的脚本。
- preprocess/: 数据预处理脚本。
- pretraining/: 预训练数据预处理脚本。
- finetuning/: 微调数据预处理脚本。
- pretrain/: 预训练脚本。
- vqa/: 视觉问答任务脚本。
- preprocess/: 数据预处理脚本。
- utils/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- checkpoints.md: 检查点文件说明。
- datasets.md: 数据集说明。
- evaluate.py: 评估脚本。
- requirements.txt: 项目依赖包列表。
- train.py: 训练脚本。
- trainer.py: 训练器脚本。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 train.py
和 evaluate.py
。
train.py
train.py
是用于训练模型的主脚本。它负责加载数据、配置模型、执行训练过程并保存训练结果。
evaluate.py
evaluate.py
是用于评估模型性能的脚本。它加载预训练或微调后的模型,并根据指定的数据集进行评估。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 requirements.txt
和 datasets.md
。
requirements.txt
requirements.txt
列出了项目运行所需的 Python 依赖包及其版本。使用以下命令安装依赖包:
pip install -r requirements.txt
datasets.md
datasets.md
文件详细介绍了项目中使用的数据集,包括数据集的来源、格式、预处理步骤等。在准备数据集时,请参考此文件。
通过以上介绍,您应该对 BiomedGPT 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。接下来,您可以根据项目的 README.md 文件进一步了解如何使用和配置该项目。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考