CodeUp 项目使用教程

CodeUp 项目使用教程

CodeUp CodeUp: A Multilingual Code Generation Llama2 Model with Parameter-Efficient Instruction-Tuning on a Single RTX 3090 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeUp

1. 项目目录结构及介绍

CodeUp 项目的目录结构如下：

CodeUp/
├── assets/
├── codeup-peft-llama-2/
├── data/
├── templates/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── export_checkpoint.py
├── finetune.py
├── generate.py
├── requirements.txt
└── run_codeup_llama-2-7b.sh

目录介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• codeup-peft-llama-2/: 存放与 Llama 2 模型相关的代码和配置文件。
• data/: 存放训练和测试数据集。
• templates/: 存放项目使用的模板文件。
• utils/: 存放项目使用的工具函数和辅助代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• export_checkpoint.py: 导出模型检查点的脚本。
• finetune.py: 模型微调的脚本。
• generate.py: 模型推理生成代码的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_codeup_llama-2-7b.sh: 运行 Llama 2 模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

run_codeup_llama-2-7b.sh

该脚本是启动 Llama 2 模型的主要脚本。它包含了模型的加载、推理和生成代码的逻辑。使用该脚本可以快速启动模型并进行代码生成。

使用方法

bash run_codeup_llama-2-7b.sh

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。通过以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

finetune.py

该文件包含了模型微调的配置和逻辑。可以通过修改该文件中的参数来调整模型的训练行为。

generate.py

该文件包含了模型推理生成代码的配置和逻辑。可以通过修改该文件中的参数来调整模型的生成行为。

export_checkpoint.py

该文件用于导出训练好的模型检查点。可以通过修改该文件中的参数来指定导出的检查点路径和格式。

总结

CodeUp 项目是一个基于 Llama 2 模型的多语言代码生成项目。通过本教程，您可以了解项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望本教程能帮助您快速上手并使用 CodeUp 项目。

CodeUp CodeUp: A Multilingual Code Generation Llama2 Model with Parameter-Efficient Instruction-Tuning on a Single RTX 3090 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeUp