LambdaLabsML 开源项目教程

LambdaLabsML 开源项目教程

examples Deep Learning Examples 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/examples324/examples

1. 项目目录结构及介绍

LambdaLabsML 的开源项目 examples 是一个包含多种深度学习示例的仓库。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

examples/
├── example-template/           # 示例模板，用于创建新的示例项目
├── experiment-tracking/        # 实验跟踪示例
├── falcon-llm/                 # Falcon LLM 深度学习模型示例
├── flash-attention-2/          # Flash Attention 2 模型示例
├── gpt-neox-training/          # GPTNeoX 大语言模型多节点分布式训练示例
├── langchain/                  # LangChain 项目示例
├── meta-llama-2/               # Meta Llama 2 模型示例
├── nerfstudio/                 # nerfstudio 项目示例
├── pytorch/                    # PyTorch 深度学习框架示例
├── stable-diffusion-finetuning/ # Stable Diffusion 文本到图像模型微调示例
├── yolov5/                     # YoloV5 对象检测示例
├── .gitignore                  # Git 忽略文件列表
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
└── README.md                   # 项目说明文件

每个子目录下通常包含了相关的代码文件、配置文件和说明文档，用于展示特定的深度学习任务和模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于各个示例目录中，具体文件名可能因示例而异。以下是一些常见的启动文件及其作用：

• main.py 或 train.py：这些通常是训练或运行模型的入口文件，包含了模型的构建、加载数据集、设置训练参数和开始训练过程等代码。
• run.sh 或 start.sh：这些是 shell 脚本，用于在命令行中运行 Python 脚本。它们可能会设置环境变量、激活虚拟环境或直接执行 Python 文件。

在具体使用时，需要根据每个示例目录下的 README.md 文件中的说明来运行相应的启动文件。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件用于定义项目运行时的参数，如数据集路径、模型参数、训练设置等。以下是一些常见的配置文件及其作用：

• config.py：Python 格式的配置文件，其中定义了各种配置变量，可以直接在代码中导入和使用。
• hyperparams.json 或 params.yaml：JSON 或 YAML 格式的配置文件，用于存储模型的超参数。这些文件通常使用专门的库（如 json 或 yaml）进行读取和解析。

配置文件使得项目更易于调整和复现。在运行项目之前，用户可能需要根据自身的环境和需求来修改这些配置文件中的参数。

以上就是 LambdaLabsML 开源项目 examples 的基本介绍。请根据具体示例目录下的 README.md 文件来获取更详细的使用说明。

examples Deep Learning Examples 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/examples324/examples