llama2.rs 项目使用教程

llama2.rs 项目使用教程

llama2.rsA fast llama2 decoder in pure Rust. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama2.rs

目录结构及介绍

llama2.rs/
├── assets/
│   └── ...
├── .gitignore
├── Cargo.toml
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── configurator.py
├── export_meta_llama_bin.py
├── model.py
├── requirements.txt
├── run.c
├── sample.py
├── test_all.py
├── tinystories.py
├── tokenizer.bin
├── tokenizer.model
├── tokenizer.py
├── train.py
└── ...

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• Cargo.toml: Rust项目的配置文件，包含项目的依赖、元数据等。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• Makefile: 包含项目的构建命令和规则。
• README.md: 项目的说明文档。
• configurator.py: 配置相关的Python脚本。
• export_meta_llama_bin.py: 导出模型元数据的Python脚本。
• model.py: 模型相关的Python脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• run.c: C语言编写的运行脚本。
• sample.py: 示例Python脚本。
• test_all.py: 测试所有功能的Python脚本。
• tinystories.py: 处理小故事数据的Python脚本。
• tokenizer.bin: 分词器的二进制文件。
• tokenizer.model: 分词器的模型文件。
• tokenizer.py: 分词器的Python脚本。
• train.py: 训练模型的Python脚本。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 run.c 和 sample.py。

• run.c: 这是一个C语言编写的启动文件，用于运行Llama2模型。可以通过编译和执行这个文件来启动模型推理。
• sample.py: 这是一个Python脚本，提供了一些示例代码，展示了如何使用Llama2模型进行推理。

项目的配置文件介绍

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

• Cargo.toml: 这是Rust项目的配置文件，包含了项目的名称、版本、作者、依赖等信息。通过修改这个文件，可以添加或更新项目的依赖。
• requirements.txt: 这是Python项目的依赖文件，列出了项目运行所需的Python包及其版本。通过运行 pip install -r requirements.txt 可以安装所有依赖。

以上是 llama2.rs 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

llama2.rsA fast llama2 decoder in pure Rust. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama2.rs