Qwen-SFT 项目启动与配置教程

Qwen-SFT 项目启动与配置教程

Qwen-SFT 阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-SFT

1. 项目目录结构及介绍

Qwen-SFT 项目目录结构如下：

Qwen-SFT/
├── ft_qwen/               # 微调相关代码和配置文件
│   ├── config.py          # 微调配置文件
│   ├── train.py           # 微调训练脚本
│   ├── predict.py         # 微调推理脚本
│   ├── evaluation.py      # 微调验证脚本
│   └── post_api.py        # 微调接口脚本
├── qwen_sft/
│   ├── .gitignore         # 忽略文件列表
│   ├── LICENSE            # 开源协议文件
│   ├── README.md          # 项目说明文件
│   ├── requirements.txt   # 项目依赖文件
│   └── ...                # 其他相关文件

• ft_qwen/：包含微调所需的所有代码和配置文件。
• qwen_sft/：包含项目的基础文件，如项目描述、依赖等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过以下文件进行：

• train.py：此脚本用于启动微调训练过程，用户可以通过修改配置文件config.py中的参数来调整训练过程。
• predict.py：此脚本用于启动微调推理过程，用户可以通过命令行传递参数或修改脚本中的输入来获取推理结果。
• evaluation.py：此脚本用于对微调后的模型进行验证，评估模型的性能。
• post_api.py：此脚本提供了一个接口，用于通过API调用来启动微调相关的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过config.py文件进行，以下是配置文件中可能包含的一些关键配置项：

# 微调配置示例
class TrainingConfig:
    # 训练相关配置
    train_batch_size = 32
    eval_batch_size = 64
    learning_rate = 5e-5
    max_steps = 1000

class ModelConfig:
    # 模型相关配置
    model_type = 'qwen_7b'
    model_name_or_path = 'qwen_7b_pretrain_model_path'
    tokenizer_name_or_path = 'qwen_7b_tokenizer_path'

class DatasetConfig:
    # 数据集相关配置
    train_data_path = 'train_dataset_path'
    eval_data_path = 'eval_dataset_path'

在config.py文件中，用户可以定义训练、模型和数据集相关的配置。这些配置将直接影响训练和推理过程，因此用户在启动项目前需要确保这些配置符合自己的需求。

请根据实际情况修改上述配置文件中的路径和参数，以确保项目能够正确运行。

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