laserRMT 项目使用教程

laserRMT 项目使用教程

laserRMT This is our own implementation of 'Layer Selective Rank Reduction' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laserRMT

1. 项目目录结构及介绍

laserRMT/
├── assets/
├── examples/
├── lib/
├── model_results/
├── LICENSE
├── README.md
├── laserQlora.ipynb
├── laser_scanner.py
├── laser_scanner_mac.py
├── requirements.txt
├── requirements_mac.txt
├── rmt_laser.py
├── rmt_laser_dpo.py
├── rmt_laser_snr.py
├── rmt_laser_snr_math.py
├── rmt_laser_snr_math_mac_mixtral.py
└── script_lm_eval.sh

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• examples/: 存放项目的示例代码和数据。
• lib/: 存放项目依赖的库文件。
• model_results/: 存放模型训练和评估的结果。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• laserQlora.ipynb: 一个 Jupyter Notebook 文件，可能包含与项目相关的实验或演示。
• laser_scanner.py: 项目的核心扫描脚本，用于分析和优化模型。
• laser_scanner_mac.py: 针对 macOS 系统的扫描脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• requirements_mac.txt: 针对 macOS 系统的 Python 包列表。
• rmt_laser.py: 项目的主要实现文件，包含 Layer-Selective Rank Reduction 的逻辑。
• rmt_laser_dpo.py: 可能包含与模型优化相关的代码。
• rmt_laser_snr.py: 可能包含与信噪比相关的代码。
• rmt_laser_snr_math.py: 可能包含与信噪比数学计算相关的代码。
• rmt_laser_snr_math_mac_mixtral.py: 针对 macOS 系统的信噪比数学计算代码。
• script_lm_eval.sh: 一个 Shell 脚本，可能用于模型的评估。

2. 项目启动文件介绍

rmt_laser.py

这是项目的主要启动文件，包含了 Layer-Selective Rank Reduction (LASER) 的核心逻辑。通过运行这个文件，可以启动模型的优化过程。

python rmt_laser.py

laser_scanner.py

这个文件用于扫描和分析模型，帮助识别和优化模型的冗余部分。

python laser_scanner.py

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

这个文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

requirements_mac.txt

针对 macOS 系统的依赖文件，如果项目在 macOS 上运行，可以使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements_mac.txt

script_lm_eval.sh

这个 Shell 脚本可能用于模型的评估，具体使用方法可以参考脚本内的注释或文档。

sh script_lm_eval.sh

通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 laserRMT 项目，并开始进行模型的优化和分析。

laserRMT This is our own implementation of 'Layer Selective Rank Reduction' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laserRMT