MoBA 项目使用教程

MoBA 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

MoBA 项目采用以下目录结构：

• examples/：存放示例代码，用于展示如何使用 MoBA。
• figures/：包含项目相关的图表和图像。
• moba/：核心代码目录，包含 MoBA 实现的所有 Python 类和函数。
• tests/：单元测试代码，用于验证 MoBA 的功能。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目使用的许可证文件。
• MoBA_Tech_Report.pdf：项目的技术报告。
• README.md：项目的说明文档。
• pyproject.toml：Python 项目配置文件。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件通常位于 examples/ 目录下。以下是一个示例启动文件 llama.py：

# 示例启动文件 llama.py

import argparse

from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--model', type=str, required=True, help='模型路径')
    parser.add_argument('--attn', type=str, default='moba', help='注意力机制类型')
    args = parser.parse_args()

    tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(args.model)
    model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(args.model, attention_model=args.attn)

    # 示例代码，展示如何使用模型
    input_text = "你好，世界！"
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
    output_ids = model.generate(input_ids)
    output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
    print(output_text)

if __name__ == '__main__':
    main()

该文件定义了一个简单的命令行接口，用户可以通过 --model 参数指定模型路径，通过 --attn 参数选择注意力机制类型（默认为 moba）。然后加载模型和分词器，执行生成操作，并打印输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目根目录下，例如 pyproject.toml：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.setuptools]
packages = find:
python_requires = ">=3.10"

该配置文件指定了项目的构建系统和依赖项。pyproject.toml 文件通常用于定义项目的元数据和构建系统配置，本项目使用 setuptools 作为构建后端。

此外，项目还包含 requirements.txt 文件，用于指定项目运行所需的 Python 包：

torch>=2.1.0
flash-attn==2.6.3
transformers
pytest (仅用于测试)

用户需要使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

以上是 MoBA 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。