OpenLM 项目教程

OpenLM 项目教程

open_lm A repository for research on medium sized language models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open_lm

1. 项目的目录结构及介绍

OpenLM 项目的目录结构如下：

open_lm/
├── github/
│   └── workflows/
├── open_lm/
│   ├── datapreprocess/
│   ├── plots/
│   ├── sagemaker_train/
│   ├── scripts/
│   └── tests/
├── .dockerignore
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── AVERAGE.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── MOE.md
├── Makefile
├── README.md
├── environment-tests.yml
├── environment.yml
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── requirements_test.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
• open_lm/: 项目的主要代码目录，包含数据预处理、训练、测试等子目录。
  • datapreprocess/: 数据预处理脚本。
  • plots/: 用于生成图表的脚本。
  • sagemaker_train/: 用于在 AWS SageMaker 上进行训练的脚本。
  • scripts/: 其他辅助脚本。
  • tests/: 测试脚本。
• .dockerignore: Docker 构建时忽略的文件列表。
• .gitignore: Git 版本控制时忽略的文件列表。
• pre-commit-config.yaml: 预提交钩子的配置文件。
• AVERAGE.md: 平均值相关的文档。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• MANIFEST.in: 打包时包含的文件列表。
• MOE.md: 混合专家模型相关的文档。
• Makefile: 用于构建和管理的 Makefile。
• README.md: 项目的主文档。
• environment-tests.yml: 测试环境的配置文件。
• environment.yml: 项目环境的配置文件。
• pyproject.toml: Python 项目的配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• requirements_test.txt: 测试依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

OpenLM 项目的启动文件是 open_lm/main.py。该文件是训练模型的主要入口，负责加载配置、初始化模型、加载数据并启动训练过程。

启动文件功能

• 加载训练数据。
• 初始化模型。
• 配置训练参数。
• 启动分布式训练。
• 保存训练日志和模型权重。

3. 项目的配置文件介绍

OpenLM 项目中有多个配置文件，用于配置环境、依赖和训练参数。

主要配置文件

• environment.yml: 定义了项目运行所需的环境依赖，包括 Python 版本和所需的库。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。
• pyproject.toml: 包含了项目的元数据和构建配置。
• setup.py: 用于安装项目的脚本，定义了项目的依赖和安装过程。

配置文件的使用

• 使用 environment.yml 创建虚拟环境：

  conda env create -f environment.yml
  

• 安装项目依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• 安装项目：

  pip install .
  

通过这些配置文件，可以方便地设置和管理项目的开发和运行环境。

open_lm A repository for research on medium sized language models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open_lm