开源项目OML 1.0 Fingerprinting使用教程

开源项目OML 1.0 Fingerprinting使用教程

oml-1.0-fingerprinting OML 1.0 via Fingerprinting: Open, Monetizable, and Loyal AI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/oml-1.0-fingerprinting

1. 项目的目录结构及介绍

OML 1.0 Fingerprinting项目的目录结构如下：

• docker/: 包含Docker相关文件。
• docs/: 存放项目文档。
• fig/: 项目中使用的图表文件。
• generated_data/: 生成指纹数据的目录。
• outputs/: 存储训练输出结果。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• check_fingerprints.py: 用于检查指纹的Python脚本。
• custom_fingerprints.json: 自定义指纹键值对的JSON文件。
• finetune_multigpu.py: 用于在多GPU上进行模型微调的Python脚本。
• generate_finetuning_data.py: 用于生成微调数据的Python脚本。
• requirements.txt: 项目所需的Python包依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过以下Python脚本进行：

• generate_finetuning_data.py: 该脚本是生成指纹数据的入口。通过运行该脚本，可以生成用于模型微调的指纹数据。

• finetune_multigpu.py: 该脚本是模型微调的主要脚本。在多GPU环境下，使用该脚本对模型进行微调，使其能够识别特定的指纹。

• check_fingerprints.py: 在模型微调后，使用该脚本来检查模型是否能够正确响应预设的指纹查询。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行：

• custom_fingerprints.json: 这是一个JSON文件，用于存放自定义的指纹键值对。在生成指纹数据时，可以提供该文件路径，以便使用自定义的指纹。

• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所依赖的Python包。在开始项目之前，需要安装这些包。

在进行项目配置时，可能需要在脚本中指定一些参数，例如模型路径、GPU数量、指纹生成策略等，这些参数在脚本的命令行参数中或在脚本内部的参数配置部分进行设置。具体参数和配置方法请参考项目官方文档中的详细说明。

oml-1.0-fingerprinting OML 1.0 via Fingerprinting: Open, Monetizable, and Loyal AI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/oml-1.0-fingerprinting