Ludwig AI 项目使用教程

Ludwig AI 项目使用教程

ludwig Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/ludwig

1. 项目目录结构及介绍

Ludwig 是一个用于构建自定义 AI 模型的低代码框架，其目录结构如下：

• .devcontainer/
• .github/
• .vscode/
• docker/
• examples/
• images/
• ludwig/：核心代码库
• tests/
• .actrc
• .deepsource.toml
• .gitignore
• .nojekyll
• .pre-commit-config.yaml
• CODEOWNERS
• CODE_OF_CONDUCT.md
• CONTRIBUTING.md
• LICENSE
• MANIFEST.in
• NOTICE
• README.md
• README_KR.md
• RELEASES.md
• pyproject.toml
• pytest.ini
• requirements.txt：项目依赖
• requirements_benchmarking.txt
• requirements_distributed.txt
• requirements_explain.txt
• requirements_extra.txt
• requirements_hyperopt.txt
• requirements_llm.txt
• requirements_serve.txt
• requirements_test.txt
• requirements_tree.txt
• requirements_viz.txt
• setup.cfg
• setup.py

每个目录和文件都有其特定的用途：

• ludwig/：包含项目的核心 Python 代码。
• examples/：提供了一些使用 Ludwig 的示例项目。
• tests/：包含了项目的单元测试代码。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的 Python 包依赖。

2. 项目的启动文件介绍

Ludwig 的启动主要是通过命令行工具进行的。项目的核心启动命令是 ludwig，这个命令可以从命令行直接调用。

例如，要训练一个模型，可以使用以下命令：

lud wig train --config model.yaml --dataset dataset.csv

这里的 model.yaml 是模型配置文件，dataset.csv 是训练数据集。

3. 项目的配置文件介绍

Ludwig 使用 YAML 格式的配置文件来定义模型的结构和训练过程。下面是一个配置文件的示例：

model_type: llm
base_model: meta-llama/Llama-2-7b-hf
quantization:
  bits: 4
adapter:
  type: lora
prompt:
  template: |
    Below is an instruction that describes a task, paired with an input that may provide further context.
    Write a response that appropriately completes the request.
    ### Instruction:
    {instruction}
    ### Input:
    {input}
    ### Response:
input_features:
  - name: prompt
    type: text
output_features:
  - name: output
    type: text
trainer:
  type: finetune
  learning_rate: 0.0001
  batch_size: 1
  gradient_accumulation_steps: 16
  epochs: 3
  learning_rate_scheduler:
    decay: cosine
    warmup_fraction: 0.01
preprocessing:
  sample_ratio: 0.1
backend:
  type: local

在这个配置文件中：

• model_type 定义了模型类型。
• base_model 指定了预训练模型的基础。
• quantization 定义了模型的量化位数。
• adapter 配置了适配器类型。
• prompt 描述了输入模板。
• input_features 和 output_features 定义了输入和输出特征。
• trainer 包含了训练相关的配置，如学习率、批次大小等。
• preprocessing 定义了数据预处理的比例。
• backend 配置了后端类型。

通过修改这个 YAML 文件，可以定制模型的训练过程和模型结构。

ludwig Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/ludwig