FinanceChatGLM 项目使用教程

FinanceChatGLM 项目使用教程

FinanceChatGLM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FinanceChatGLM

1. 项目的目录结构及介绍

FinanceChatGLM/
├── data/
│   ├── financial_data.csv
│   └── training_data.json
├── models/
│   ├── chatglm_model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── logging.conf
├── scripts/
│   ├── train_model.py
│   └── evaluate_model.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存储项目所需的数据文件，包括金融数据和训练数据。
• models/: 包含模型的实现文件和辅助工具。
• config/: 存放项目的配置文件，包括模型配置和日志配置。
• scripts/: 包含训练和评估模型的脚本。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载配置和启动对话系统。以下是 main.py 的主要功能：

import config.config as cfg
from models.chatglm_model import ChatGLMModel

def main():
    # 加载配置
    config = cfg.load_config()
    
    # 初始化模型
    model = ChatGLMModel(config)
    
    # 启动对话系统
    model.start()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的主要配置文件，包含模型参数、数据路径和其他系统设置。以下是 config.yaml 的部分内容示例：

model_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
  epochs: 10

data_paths:
  training_data: "data/training_data.json"
  financial_data: "data/financial_data.csv"

system:
  log_level: "INFO"
  log_file: "logs/system.log"

• model_params: 定义模型的训练参数，如学习率、批次大小和训练轮数。
• data_paths: 指定数据文件的路径。
• system: 包含系统级别的配置，如日志级别和日志文件路径。

以上是 FinanceChatGLM 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

FinanceChatGLM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FinanceChatGLM