Awesome Large Action Model 项目教程

Awesome Large Action Model 项目教程

awesome-large-action-modelAwesome Large Action Model (LAM): Models that could help gets things done.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-large-action-model

1. 项目的目录结构及介绍

awesome-large-action-model/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── models/
│   ├── base_model.py
│   ├── large_action_model.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── preprocess.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
└── tests/
    ├── test_model.py
    └── test_preprocess.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 数据目录，包含原始数据、处理后的数据和外部数据。
• models/: 模型相关文件，包括基础模型、大型动作模型和工具函数。
• scripts/: 脚本文件，包括训练、评估和预处理脚本。
• config/: 配置文件，包括默认配置和自定义配置。
• tests/: 测试文件，包括模型测试和预处理测试。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• scripts/train.py: 训练模型的启动文件。
• scripts/evaluate.py: 评估模型的启动文件。
• scripts/preprocess.py: 数据预处理的启动文件。

使用方法

# 训练模型
python scripts/train.py

# 评估模型
python scripts/evaluate.py

# 数据预处理
python scripts/preprocess.py

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• config/default.yaml: 默认配置文件，包含项目的默认参数设置。
• config/custom.yaml: 自定义配置文件，用户可以根据需要修改参数。

配置文件示例

# default.yaml
train:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

data:
  path: "data/processed/"
  split_ratio: 0.8

model:
  name: "large_action_model"
  hidden_size: 256

使用方法

import yaml

with open('config/default.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 使用配置
batch_size = config['train']['batch_size']
data_path = config['data']['path']
model_name = config['model']['name']

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整训练参数、数据路径和模型设置。

awesome-large-action-modelAwesome Large Action Model (LAM): Models that could help gets things done.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-large-action-model