LoRA_Easy_Training_Scripts 项目教程
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LoRA_Easy_Training_Scripts
1. 项目的目录结构及介绍
LoRA_Easy_Training_Scripts/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── scripts/
│ ├── __init__.py
│ ├── train.py
│ ├── utils.py
│ └── ...
├── configs/
│ ├── default_config.yaml
│ └── ...
└── ...
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- requirements.txt: 项目依赖文件。
- scripts/: 包含项目的主要脚本文件。
- train.py: 训练脚本。
- utils.py: 工具函数脚本。
- configs/: 包含项目的配置文件。
- default_config.yaml: 默认配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 scripts/train.py
。这个文件负责启动训练过程,读取配置文件,并调用相关工具函数进行模型训练。
# scripts/train.py
import argparse
import yaml
from utils import load_data, train_model
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="LoRA Easy Training Script")
parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/default_config.yaml", help="Path to config file")
args = parser.parse_args()
with open(args.config, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
data = load_data(config['data'])
model = train_model(data, config['model'])
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 configs/default_config.yaml
。这个文件包含了训练过程中所需的各种参数设置,如数据路径、模型参数、训练参数等。
# configs/default_config.yaml
data:
path: "data/dataset.csv"
batch_size: 32
model:
type: "linear"
learning_rate: 0.001
epochs: 100
- data: 数据相关配置。
- path: 数据文件路径。
- batch_size: 批处理大小。
- model: 模型相关配置。
- type: 模型类型。
- learning_rate: 学习率。
- epochs: 训练轮数。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考