开源项目教程：R1-AQA

开源项目教程：R1-AQA

1. 项目的目录结构及介绍

R1-AQA 项目是基于小米研究院的开源项目，它包含了以下目录结构：

• conf/：存放配置文件。
• resources/：包含项目所需的资源文件。
• src/：源代码目录，包含数据预处理、模型训练、测试等核心代码。
• .gitignore：Git 忽略文件列表。
• LICENSE：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• run_grpo.sh：启动模型训练的脚本文件。
• test_mmau.sh：测试模型性能的脚本文件。

每个目录和文件都有其特定的作用，确保项目能够顺利进行。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run_grpo.sh，它是一个 Shell 脚本，用于启动模型的训练过程。以下是一个简化的脚本内容介绍：

# 指定数据文件路径
DATA_FILE="path/to/your/data"

# 指定模型路径
MODEL_NP="path/to/your/model"

# 使用 GPU 启动训练脚本
python train.py --data $DATA_FILE --model $MODEL_NP --gpu

在实际使用中，你需要将 DATA_FILE 和 MODEL_NP 替换成实际的数据路径和模型路径。该脚本通过调用 Python 的 train.py 脚本来启动训练过程，并指定使用 GPU 加速。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 conf/ 目录下，可能包含多个配置文件，例如 config.json。配置文件中定义了项目运行时的各种参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。

以下是一个配置文件的示例内容：

{
    "data_path": "path/to/data",
    "model_path": "path/to/model",
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 10,
    "use_gpu": true
}

在这个配置文件中，定义了数据路径、模型路径、批量大小、学习率、训练周期以及是否使用 GPU 等参数。这些参数在模型训练和测试时会被 train.py 和其他相关脚本读取和使用。

在开始运行项目之前，确保配置文件中的参数已经根据你的环境和需求进行了相应的调整。