开源项目：Finetune_LLMs 使用教程

开源项目：Finetune_LLMs 使用教程

Finetune_LLMs Repo for fine-tuning Casual LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Finetune_LLMs

1. 项目的目录结构及介绍

Finetune_LLMs 项目是一个用于微调大型语言模型（LLMs）的开源项目。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

• quotes_dataset/：包含用于微调的数据集，该数据集是由著名引语构成的。
• finetuning_repo/：包含用于微调代码的原始存储库，经过修改以支持更多的模型和方法。
• Dockerfile：用于构建包含项目所需环境的Docker镜像。
• build_image.sh：构建Docker镜像的脚本文件。
• run_image.sh：运行Docker镜像的脚本文件，该脚本会将当前目录挂载到Docker容器内的 /workspace 目录。
• run_image_background.sh：在后台运行Docker镜像的脚本文件。
• update_image.sh：更新Docker镜像的脚本文件。
• requirements.txt：项目运行所需的Python包列表。
• README.md：项目的自述文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Docker脚本来完成的，以下是主要启动文件的介绍：

• build_image.sh：此脚本用于构建Docker镜像。运行此脚本会创建一个包含所有必要依赖的容器环境。构建过程可能需要一些时间，具体取决于网络速度和系统资源。
• run_image.sh：构建镜像后，运行此脚本会启动Docker容器，并将当前工作目录挂载到容器内的 /workspace。这样，你可以在容器内直接对项目文件进行操作。
• run_image_background.sh：如果你需要在后台运行Docker容器，可以使用此脚本。

3. 项目的配置文件介绍

本项目中的配置文件主要涉及Docker的使用和项目的构建，以下是主要的配置文件介绍：

• Dockerfile：定义了构建Docker镜像所需的步骤，包括基础镜像的选择、所需的Python包安装、项目文件的复制等。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的Python包。当你构建Docker镜像时，这些包会被自动安装。

以上是Finetune_LLMs项目的基本使用教程，你可以根据这些信息来开始使用这个项目，并对大型语言模型进行微调。

Finetune_LLMs Repo for fine-tuning Casual LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Finetune_LLMs