TextBox 2.0 开源项目使用教程

TextBox 2.0 开源项目使用教程

TextBox TextBox 2.0 is a text generation library with pre-trained language models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TextBox

1. 项目目录结构及介绍

TextBox 2.0 是一个基于 Python 和 PyTorch 的文本生成库，支持多种预训练语言模型。项目的目录结构如下：

TextBox/
├── dataset/
│   └── samsum/
├── github/
│   └── ISSUE_TEMPLATE/
├── packages/
├── textbox/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── TODOS.md
├── install.sh
├── requirements.txt
├── run_analysis.py
├── run_hyper.py
├── run_multi_seed.py
├── run_textbox.py
└── style.cfg

目录结构介绍

• dataset/: 存放数据集的目录，例如 samsum 数据集。
• github/: 存放 GitHub 相关文件，如 Issue 模板。
• packages/: 存放项目依赖的包。
• textbox/: 项目的主要代码目录，包含各种模型和工具。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 项目打包配置文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• TODOS.md: 项目待办事项列表。
• install.sh: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• run_analysis.py: 运行分析脚本。
• run_hyper.py: 运行超参数优化脚本。
• run_multi_seed.py: 运行多种子实验脚本。
• run_textbox.py: 项目启动脚本。
• style.cfg: 代码风格配置文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 run_textbox.py，该文件用于启动 TextBox 2.0 的文本生成任务。以下是启动文件的基本使用方法：

python run_textbox.py --model=<model-name> --dataset=<dataset-name> --model_path=<hf-or-local-path>

参数说明

• --model: 指定要使用的模型名称，例如 BART。
• --dataset: 指定要使用的数据集名称，例如 samsum。
• --model_path: 指定模型的路径，可以是 Hugging Face 模型路径或本地路径。

示例

以下是一个运行 Facebook BART-base 模型在 samsum 数据集上的示例：

python run_textbox.py --model=BART --dataset=samsum --model_path=facebook/bart-base

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 requirements.txt 和 style.cfg。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有 Python 依赖包。你可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

style.cfg

style.cfg 文件用于配置代码风格，确保项目代码的一致性。该文件通常由代码风格检查工具（如 flake8）使用。

其他配置文件

• install.sh: 项目安装脚本，用于自动安装项目依赖和配置环境。
• MANIFEST.in: 项目打包配置文件，用于指定打包时包含的文件。

通过以上介绍，你应该能够了解 TextBox 2.0 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本使用方法。希望这篇教程对你有所帮助！

TextBox TextBox 2.0 is a text generation library with pre-trained language models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TextBox