PromptCLUE 开源项目使用教程

PromptCLUE 开源项目使用教程

PromptCLUE PromptCLUE, 全中文任务支持零样本学习模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PromptCLUE

1. 项目的目录结构及介绍

PromptCLUE 是一个大规模多任务Prompt预训练中文开源模型，其目录结构如下：

PromptCLUE/
├── docs/             # 文档目录
│   ├── imgs/          # 图片资源目录
│   ├── Fine_tuning_PyTorch.ipynb  # PyTorch 微调示例笔记本
│   └── README.md      # 项目说明文档
├── LICENCE           # 许可证文件
└── README.md         # 项目说明文档

主要目录和文件说明：

• docs/: 包含项目的文档和相关图片资源。
• Fine_tuning_PyTorch.ipynb: 使用PyTorch进行模型微调的示例笔记本。
• LICENCE: 项目使用的许可证文件。
• README.md: 项目的主要说明文档，包含项目介绍、使用方法和许可证信息。

2. 项目的启动文件介绍

在PromptCLUE项目中，启动文件通常是 Fine_tuning_PyTorch.ipynb，这是一个Jupyter笔记本，用于演示如何使用PyTorch对模型进行微调。

主要内容：

• 加载预训练模型和分词器。
• 数据预处理和模型配置。
• 模型训练和验证。
• 模型预测和结果展示。

3. 项目的配置文件介绍

PromptCLUE项目的配置文件主要用于设置模型训练和推理的相关参数。虽然项目本身没有明确指出配置文件，但通常这类项目会包含一些配置文件，如config.json或settings.py等。

主要配置：

• model_name: 模型名称，用于指定使用的预训练模型。
• max_length: 输入文本的最大长度。
• learning_rate: 学习率，用于控制模型训练的进度。
• batch_size: 批量大小，影响训练过程中的内存使用和训练速度。
• num_epochs: 训练的轮数。
• seed: 随机种子，用于确保结果的可重现性。

请注意，具体的配置文件和参数会根据项目的实际需求和使用的框架有所不同。在实际使用时，需要根据项目的README.md或相关文档中的指导进行配置。

PromptCLUE PromptCLUE, 全中文任务支持零样本学习模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PromptCLUE