Tencent-Hunyuan-Large 项目使用文档

Tencent-Hunyuan-Large 项目使用文档

Tencent-Hunyuan-Large 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Tencent-Hunyuan-Large

1. 项目的目录结构及介绍

Tencent-Hunyuan-Large 项目目录结构如下：

Tencent-Hunyuan-Large/
├── benchmark/
├── examples/
├── inference/
├── models/
├── train/
├── .gitmodules
├── LICENSE.txt
├── Notice
├── README.md
├── README_CN.md
├── requirements.txt

• benchmark/：包含用于评估模型性能的基准测试代码和数据。
• examples/：包含使用模型的示例代码。
• inference/：包含模型推理相关的代码和脚本。
• models/：包含预训练模型和指令微调模型。
• train/：包含模型训练相关的代码和脚本。
• .gitmodules：定义了项目所包含的子模块。
• LICENSE.txt：项目的开源许可证文件。
• Notice：项目的通知文件，可能包含关于版权和使用的额外信息。
• README.md：项目的英文介绍文件。
• README_CN.md：项目的中文介绍文件。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是指用来运行项目的主要Python脚本或者命令行工具。在这个项目中，具体的启动文件可能因使用场景不同而有所区别。以下是一般步骤：

• 安装依赖：首先，需要安装项目所需的Python包。可以通过以下命令安装：

  pip install -r requirements.txt
  

• 运行示例：在 examples/ 目录中，通常会有示例脚本，如 example.py。可以通过以下命令运行示例：

  python examples/example.py
  

• 模型训练：在 train/ 目录中，会有启动模型训练的脚本，如 train.py。可以通过以下命令启动训练：

  python train/train.py
  

• 模型推理：在 inference/ 目录中，会有启动模型推理的脚本，如 inference.py。可以通过以下命令启动推理：

  python inference/inference.py
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目运行时的参数设置。在这个项目中，配置文件可能是 config.yaml 或类似的文件。以下是一个示例配置文件的内容：

# config.yaml
model:
  name: Hunyuan-A52B-Instruct
  checkpoint: ./models/Hunyuan-A52B-Instruct.pth

data:
  train_dataset_path: ./data/train_dataset.csv
  val_dataset_path: ./data/val_dataset.csv

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 10

inference:
  beam_size: 5
  max_length: 256

在这个配置文件中：

• model 部分：定义了使用的模型名称和模型权重文件的路径。
• data 部分：定义了训练和验证数据集的路径。
• training 部分：定义了训练时的批大小、学习率和训练的总轮数。
• inference 部分：定义了推理时的参数，如束搜索的大小和输出的最大长度。

Tencent-Hunyuan-Large 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Tencent-Hunyuan-Large