HarmBench 开源项目使用教程

HarmBench 开源项目使用教程

HarmBenchHarmBench: A Standardized Evaluation Framework for Automated Red Teaming and Robust Refusal项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HarmBench

项目的目录结构及介绍

HarmBench 项目的目录结构如下：

HarmBench/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── configs/
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和实验。
• src/: 项目的源代码目录。
  • models/: 存放模型定义文件。
  • utils/: 存放工具函数和辅助代码。
  • main.py: 项目的主启动文件。
• configs/: 存放配置文件，用于项目的各种配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。以下是 main.py 的简要介绍：

# src/main.py

import argparse
from src.models import Model
from src.utils import load_config

def main(config_path):
    # 加载配置文件
    config = load_config(config_path)
    
    # 初始化模型
    model = Model(config)
    
    # 训练模型
    model.train()
    
    # 评估模型
    model.evaluate()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="HarmBench 项目启动文件")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="配置文件路径")
    args = parser.parse_args()
    main(args.config)

启动文件功能

• 解析命令行参数，获取配置文件路径。
• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 训练模型。
• 评估模型。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 configs/ 目录下。配置文件通常是一个 JSON 或 YAML 文件，包含了项目的各种配置参数。以下是一个示例配置文件 configs/default.yaml：

# configs/default.yaml

model:
  name: "CNN"
  epochs: 10
  batch_size: 32

data:
  path: "data/processed/"
  split: 0.8

training:
  optimizer: "adam"
  learning_rate: 0.001

配置文件内容

• model: 模型相关的配置，包括模型名称、训练轮数和批次大小。
• data: 数据相关的配置，包括数据路径和数据分割比例。
• training: 训练相关的配置，包括优化器和学习率。

通过配置文件，用户可以灵活地调整项目的各种参数，以适应不同的需求和环境。

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