Black-Box-Tuning 开源项目教程

Black-Box-Tuning 开源项目教程

Black-Box-TuningICML'2022: Black-Box Tuning for Language-Model-as-a-Service & EMNLP'2022: BBTv2: Towards a Gradient-Free Future with Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/Black-Box-Tuning

本教程旨在引导您深入了解 Black-Box-Tuning 这一开源项目，从其目录结构到关键文件的解析，帮助您快速上手并有效利用这一工具。

1. 项目目录结构及介绍

Black-Box-Tuning/
├── README.md          # 项目说明文档
├── requirements.txt   # 项目依赖库列表
├── src                # 源代码目录
│   ├── main.py        # 主入口脚本
│   ├── model.py       # 模型定义文件
│   └── tuner.py       # 调参核心逻辑
├── config              # 配置文件夹
│   └── config.yaml    # 系统配置文件
└── data                # 示例数据或处理后的数据存储位置
    └── sample_data.csv # 示例数据文件（如有）

• README.md: 提供项目简介、安装指南和快速入门步骤。
• requirements.txt: 列出运行项目所需的所有Python库及其版本。
• src 目录包含项目的执行代码：
  • main.py: 应用程序的启动文件，负责调用主要功能。
  • model.py: 定义模型结构和相关函数。
  • tuner.py: 实现黑盒调参的核心逻辑。
• config: 存放配置文件，指导项目如何运行。
• data: 用于存放数据集或处理数据后的结果，便于实验复现。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的入口点。它初始化整个应用环境，包括但不限于：

• 导入必要的模块和自定义类。
• 加载配置设置，通常通过读取配置文件中的参数。
• 实例化模型和调参器。
• 调用训练、评估流程或者直接进行调参操作。
• 可能还包括一些命令行参数的解析，允许用户在运行时微调行为。

启动项目通常是通过在终端输入类似 python main.py 的命令来实现。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

配置文件是管理项目非代码变量的关键。在 config.yaml 中，您可以找到以下类型的设置项：

• 基本参数: 包括模型训练的基本设置，如批次大小、学习率等。
• 模型配置: 指定使用的网络架构细节或超参数。
• 调参策略: 若项目涉及自动调参，将在此定义搜索空间、算法等。
• 数据路径: 数据集的位置，以及预处理指令。
• 日志与输出: 包括结果保存路径和日志记录方式。

通过修改这些配置值，无需改动代码即可调整项目的行为，适合不同场景下的灵活部署。

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以上是对 Black-Box-Tuning 开源项目基础部分的概览，了解这些是深入研究和应用该框架的前提。在具体实践中，建议详细阅读源码注释和额外提供的文档，以获取更丰富的信息和最佳实践。

Black-Box-TuningICML'2022: Black-Box Tuning for Language-Model-as-a-Service & EMNLP'2022: BBTv2: Towards a Gradient-Free Future with Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/Black-Box-Tuning