SkyThought 开源项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
SkyThought 项目是一个开源的人工智能模型训练和评估框架。项目目录结构如下:
assets/
: 存储项目相关的资源文件。examples/
: 包含示例代码和数据集,用于演示如何使用 SkyThought。recipes/
: 包含数据处理的步骤和训练策略,用于构建模型。scripts/
: 存储一些脚本文件,用于辅助数据处理、模型训练等任务。skythought/
: 核心代码库,包括模型训练、评估和数据生成的相关代码。evals/
: 数据生成和评估库,提供命令行界面(CLI)和评分器(Scorer)API。train/
: 模型训练脚本,使用 Llama-Factory 进行训练。skythought-rl/
: 强化学习训练代码,用于训练 Sky-T1-7B 和 Sky-T1-mini 模型。
.gitattributes
: 指定如何处理不同类型的文件。.gitignore
: 指定 Git 忽略的文件和目录。LICENSE
: Apache-2.0 许可证文件。README.md
: 项目说明文件。format.sh
: 格式化脚本文件。pyproject.toml
: Python 项目配置文件。uv.lock
: uv 工具的锁文件。
2. 项目的启动文件介绍
在 SkyThought 项目中,并没有一个单一的启动文件。项目通过不同的脚本和命令来进行模型的训练和评估。以下是一些主要的启动方式:
-
使用
pip
安装 SkyThought 包后,可以通过命令行调用skythought
命令来进行模型的评估:skythought evaluate --model NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview --task aime24
-
要开始模型训练,需要进入
skythought/train
目录,并运行相应的训练脚本。例如:python train.py
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 pyproject.toml
文件进行,这是一个 Python 项目配置文件,它定义了项目的元数据和依赖项。以下是一个简化的配置文件示例:
[project]
name = "SkyThought"
version = "0.1.0"
description = "An open-source AI model training and evaluation framework."
authors = [
"NovaSky Team <novasky@example.com>"
]
dependencies = [
"numpy",
"torch",
"transformers"
]
这个配置文件指定了项目的名称、版本、描述、作者和依赖项。这些信息用于帮助用户理解和设置项目环境。在实际应用中,pyproject.toml
文件可能包含更多的配置细节。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考