LLM-PowerHouse 项目教程

LLM-PowerHouse 项目教程

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing LLM-PowerHouse: Unleash LLMs' potential through curated tutorials, best practices, and ready-to-use code for custom training and inferencing. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing

1. 项目的目录结构及介绍

LLM-PowerHouse 项目的目录结构如下：

LLM-PowerHouse/
├── Articles/
├── dataset/
├── example_codebase/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• Articles/: 该目录包含与大型语言模型（LLMs）相关的文章和教程。
• dataset/: 该目录用于存放项目所需的数据集。
• example_codebase/: 该目录包含用于自定义训练和推理的示例代码。
• .gitignore: 该文件用于指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 该文件包含项目的开源许可证信息。
• README.md: 该文件是项目的介绍文档，包含项目的概述、使用说明和贡献指南。

2. 项目的启动文件介绍

LLM-PowerHouse 项目没有明确的“启动文件”，因为该项目主要是一个教程和代码库的集合。然而，如果你想要运行示例代码，可以参考 example_codebase/ 目录中的文件。

示例代码文件

• example_codebase/train.py: 该文件包含用于自定义训练的示例代码。
• example_codebase/inference.py: 该文件包含用于自定义推理的示例代码。

3. 项目的配置文件介绍

LLM-PowerHouse 项目没有明确的“配置文件”，因为该项目主要是一个教程和代码库的集合。然而，如果你想要自定义训练和推理的参数，可以在 example_codebase/ 目录中的代码文件中进行配置。

示例代码中的配置

• example_codebase/train.py: 在该文件中，你可以配置训练的超参数，如学习率、批量大小等。
• example_codebase/inference.py: 在该文件中，你可以配置推理的参数，如模型路径、输入数据路径等。

通过以上步骤，你可以开始使用 LLM-PowerHouse 项目进行自定义训练和推理。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing LLM-PowerHouse: Unleash LLMs' potential through curated tutorials, best practices, and ready-to-use code for custom training and inferencing. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing