LLaMA-Adapter 使用与安装指南

LLaMA-Adapter 使用与安装指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Adapter

概览

LLaMA-Adapter 是一个轻量级的适配方法，专为指令跟随和多模态的通义千问模型微调设计。该库提供了高效的调优策略，允许用户在保持模型参数量可控的同时增强模型对特定任务的适应能力。本文档旨在引导您了解项目结构、关键文件以及如何启动和配置LLaMA-Adapter。

1. 项目目录结构及介绍

以下是LLaMA-Adapter项目的基本结构概述：

LLaMA-Adapter/
├── README.md             # 主要的项目说明文件，包括快速入门和重要更新信息。
├── example.py             # 示例脚本，用于演示如何使用已微调的模型进行推理。
├── finetuning.py         # 微调脚本，用于训练新数据以适应特定任务。
├── model                  # 包含模型定义或相关逻辑的代码模块。
├── tokenizer               # 令牌化处理相关的代码。
├── config                 # 配置文件夹，可能存放不同环境或模式下的配置设定。
├── scripts                # 启动脚本和其他辅助脚本集合。
│   ├── shdownload.sh      # 可能是用于下载预训练权重或辅助工具的shell脚本。
│   └── ...
├── requirements.txt       # 项目运行所需的Python依赖列表。
└── ...

每个子目录和文件都围绕着核心目标——即轻量化地微调语言模型——展开，提供从数据准备到模型使用的全套工具。

2. 项目的启动文件介绍

• example.py: 这个脚本展示了如何加载微调后的模型并执行指令跟随的任务。它需要你指定模型的检查点路径(--ckpt_dir)、适配器路径(--adapter_path)以及可能的其他配置选项来生成响应文本。运行此脚本前需确保已正确设置这些路径。

• finetuning.py: 用于模型的微调。这个脚本需要数据集路径(DATA_PATH)和模型配置(--model等)，通过调整参数可以在特定硬件上分布式或单节点上运行微调过程。适合那些希望根据自定义指令或数据集定制模型行为的用户。

3. 项目的配置文件介绍

虽然直接提到的配置文件没有详细列出，但一般而言，配置信息可能散布于几个地方：

• 可能存在的config文件夹: 项目中可能有专门的配置文件夹，内含.yaml或.toml文件，定义模型架构、训练参数、优化器设置等。这些文件允许用户无需修改源码即可调整实验设置。

• 命令行参数: 在运行example.py或finetuning.py时，通过命令行传递的参数也可以视为一种配置方式。例如，--ckpt_dir和--adapter_path即是配置项，控制模型和适配器的位置。

为了更详尽的配置管理，推荐查看实际项目中的config目录或脚本中定义的默认参数，以获取最新的配置选项和使用指南。在进行任何操作之前，务必阅读README.md，因为它是项目文档的基石，通常包含了所有必要的入门信息和示例命令。

LLaMA-Adapter Fine-tuning LLaMA to follow Instructions within 1 Hour and 1.2M Parameters 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Adapter