《动手实践大型语言模型》项目教程

《动手实践大型语言模型》项目教程

Hands-On-Large-Language-Models Official code repo for the O'Reilly Book - "Hands-On Large Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Large-Language-Models

1. 项目目录结构及介绍

本项目是《动手实践大型语言模型》一书的官方代码仓库，包含书中所有示例的代码。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models/
├── bonus/                     # 额外资源，如深度学习指南等
├── chapter01/                 # 第1章的代码示例
├── chapter02/                 # 第2章的代码示例
├── chapter03/                 # 第3章的代码示例
├── ...                        # 其他章节的代码示例
├── images/                    # 书中用到的图片资源
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── README.md                  # 项目说明文件
├── environment.yml            # Conda环境配置文件
├── requirements.txt           # Python依赖项列表
├── requirements_min.txt       # 最小Python依赖项列表
├── setup/                     # 快速开始指南和安装脚本

每个chapterXX目录下包含了对应章节的Jupyter Notebook文件和其他相关资源。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Jupyter Notebook文件进行。每个章节对应的chapterXX目录中包含了该章节的Notebook文件，例如chapter01/目录下的Chapter 1: Introduction to Language Models.ipynb。

要启动这些Notebook文件，你需要有一个配置好的Python环境，并且安装了所有必要的依赖项。可以使用以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

执行上述命令后，Jupyter Notebook的界面将在浏览器中打开，你可以在浏览器中选择并运行对应的Notebook文件。

3. 项目的配置文件介绍

本项目使用environment.yml和requirements.txt来管理项目的环境配置和Python依赖。

• environment.yml文件用于配置Conda环境，它定义了Python的版本以及项目所需的依赖库。你可以使用以下命令来创建一个Conda环境：

  conda env create -f environment.yml
  

• requirements.txt文件列出了项目所需的Python库。你可以使用以下命令安装这些依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

确保在开始项目之前，你的环境中已经安装了所有必需的依赖项。这将有助于避免运行时出现任何依赖相关的错误。

Hands-On-Large-Language-Models Official code repo for the O'Reilly Book - "Hands-On Large Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Large-Language-Models