Phi3中文仓库使用教程

Phi3中文仓库使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/phi3-Chinese

1. 项目目录结构及介绍

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├── deploy             # 部署相关的脚本和配置文件，用于服务部署
│   ├── streamlit_for_instruct.py  # Streamlit应用文件，用于界面化交互
├── docs                # 文档资料，可能包含项目说明、教程等
├── model               # 可能存放预训练模型或模型组件
├── scripts             # 运行脚本，执行特定任务如训练、评估等的命令脚本
├── src                 # 项目源代码，包括模型实现、数据处理、训练逻辑等
│   ├── model           # 模型定义相关代码
│   ├── utils           # 辅助工具函数
├── tests               # 单元测试或功能测试的代码
├── .gitignore          # Git忽略文件列表
├── LICENSE             # 许可证文件，声明MIT许可
├── README.md           # 项目的主要说明文件，包含了项目概述和快速指南
└── requirements.txt    # Python依赖包列表，确保环境一致性

介绍: 该项目分为几个关键部分，deploy 目录提供了部署模型的工具；src 内含核心代码，如模型架构和训练逻辑；.gitignore 和 LICENSE 分别指定忽略的文件类型和法律授权方式；README.md 是入门指南；requirements.txt 列出了必需的Python库。

2. 项目的启动文件介绍

• 启动文件: 在本项目中，若需部署服务，主要关注的是 deploy/streamlit_for_instruct.py 文件。此文件是用来构建一个简易的Web界面，通过Streamlit框架，使得用户可以直接与模型互动，输入指令并接收模型的回复。启动该服务通常通过命令行，例如：streamlit run deploy/streamlit_for_instruct.py，这将启动一个显示模型交互界面的应用。

3. 项目的配置文件介绍

尽管具体的配置文件路径没有直接提及，配置内容通常涉及环境设置、模型参数、训练设置等。在类似项目中，配置文件可能位于 src/config.py 或有专门的 .yaml 文件夹下，但在此给定信息中未明确指出具体位置和文件名。配置文件一般包含以下部分：

• 环境配置: 如CUDA版本、TensorFlow或PyTorch版本要求。
• 模型参数: 包括模型大小、层数、注意力机制配置等。
• 训练设置: 包括批次大小、学习率、训练轮次等。
• 数据路径: 指向预处理后的数据集或者词汇表的位置。
• 部署参数: 若适用，服务部署时的端口、并发数等设置。

为了实际操作，应详细查看项目的 README.md 文件，那里通常会有如何配置和运行项目的具体指导。因本解答基于示例和普遍开源项目结构，具体项目的配置文件详情需参照项目文档或源码注释。

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