Light-R1 项目使用教程

Light-R1 项目使用教程

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1

1. 项目目录结构及介绍

Light-R1 项目的主要目录结构如下：

Light-R1/
├── assets/                       # 存储项目相关的资源文件
├── decontaminate/                # 存储数据清洗相关的脚本和文件
├── deepscaler-release/           # 存储模型评估和发布的代码
├── train-scripts/               # 存储模型训练的脚本和配置文件
├── LICENSE                       # 项目开源协议文件
├── README.md                     # 项目说明文件
├── ...

• assets/：包含项目所需的各种资源文件，如数据集、预训练模型等。
• decontaminate/：包含数据清洗的脚本和文件，用于处理和净化训练数据。
• deepscaler-release/：包含模型评估和发布的代码，用于对训练好的模型进行性能评估和部署。
• train-scripts/：包含模型训练的脚本和配置文件，是项目训练过程的核心部分。
• LICENSE：项目的开源协议文件，本项目遵循 Apache-2.0 开源协议。
• README.md：项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用项目的说明。

2. 项目的启动文件介绍

在 train-scripts/ 目录下，通常会有一个或多个启动训练过程的脚本文件。这些文件通常会包含以下内容：

• 模型训练的入口点
• 数据加载和预处理
• 模型构建和编译
• 训练过程的配置，如学习率、批次大小等
• 训练和验证过程的代码

启动文件示例（假设文件名为 train.py）：

import argparse
from training import train_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Light-R1 训练脚本")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="配置文件路径")
    args = parser.parse_args()

    train_model(config_path=args.config)

if __name__ == "__main__":
    main()

此脚本通过命令行参数接收配置文件路径，并调用 train_model 函数开始训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义和控制训练过程的各种参数。配置文件可能是一个 JSON、YAML 或其他格式文件，位于 train-scripts/ 目录下。

配置文件示例（假设文件名为 config.json）：

{
    "model": {
        "name": "Light-R1-32B",
        "pretrained_model_path": "path/to/pretrained/model"
    },
    "train": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10,
        "validation_split": 0.1
    },
    "data": {
        "train_data_path": "path/to/train/data",
        "validation_data_path": "path/to/validation/data"
    }
}

此配置文件定义了模型的名称和预训练模型路径、训练过程的参数（如批次大小、学习率等）以及数据集的路径。

在使用项目时，需要根据实际情况修改配置文件中的路径和参数，然后使用启动文件开始训练过程。

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1