《Coconut 项目使用与启动教程》

《Coconut 项目使用与启动教程》

coconut Training Large Language Model to Reason in a Continuous Latent Space 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/coc/coconut

1. 项目目录结构及介绍

Coconut 项目是 Facebook Research 开源的一个项目，旨在训练大型语言模型以在连续潜在空间中进行推理。以下是项目的目录结构及其说明：

• assets/: 存储项目相关的资源文件。
• data/: 存放训练和评估所需的数据集文件。
• preprocessing/: 包含数据预处理脚本。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 指导如何为项目贡献代码的文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• coconut.py: 主程序文件，包含模型的定义和训练过程。
• dataset.py: 数据集处理相关的代码。
• requirements.txt: 项目运行所依赖的 Python 包列表。
• run.py: 项目启动和运行的主脚本。
• utils.py: 存放一些通用的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.py。该脚本负责加载配置文件，初始化模型，加载数据集，并执行训练或评估过程。以下是启动文件的基本使用方法：

torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node N_GPUS run.py PATH_TO_ARGS

其中 N_GPUS 是使用的 GPU 数量，PATH_TO_ARGS 是配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 YAML 格式的文件，它定义了运行项目所需的各项参数。以下是配置文件的一些基本参数介绍：

• project: 用于 wandb 的项目名称。
• save_path: 模型检查点的存储路径。
• only_eval: 是否仅进行评估，而不进行训练。
• load_model_path: 检查点的加载路径，用于加载预训练模型或继续训练。
• method: 训练模型的类型，如 coconut, cot, no_thoughts, no_cot。
• train_path: 训练数据的路径。
• val_path: 验证或测试数据的路径。
• epochs_per_stage: 每个训练阶段的训练轮数。
• max_latent_stage: 训练阶段的最大数量。
• save_only_improve: 仅当验证准确度提升时保存模型。
• uniform_prob: 不同阶段数据混合的概率。
• model_id: Huggingface 模型 id，用于加载初始化模型。
• seed: 随机种子，用于确保结果可复现。
• resume: 从哪个轮次开始恢复训练。
• bf16: 是否使用 bf16 精度进行训练。
• batch_size_training: 训练时的批处理大小。
• debug: 是否为调试模式，此模式下不保存模型，且使用数据子集。
• gradient_accumulation_steps: 梯度累积步数。
• num_epochs: 最大训练轮数。
• lr: 学习率。
• weight_decay: 权重衰减。

根据具体需求，用户可以修改这些参数以适应不同的训练场景。

coconut Training Large Language Model to Reason in a Continuous Latent Space 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/coc/coconut