OpenCoder-llm 项目使用教程

OpenCoder-llm 项目使用教程

OpenCoder-llm The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenCoder-llm

1. 项目目录结构及介绍

OpenCoder-llm项目的目录结构如下：

OpenCoder-llm/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── OpenCodeEval
├── OpenCoder-1.5B-Base
├── OpenCoder-1.5B-Instruct
├── OpenCoder-8B-Base
├── OpenCoder-8B-Instruct
├── opc-annealing-corpus
├── opc-data-filtering
├── opc-sft-stage1
├── opc-sft-stage2
└── refinecode

• README.md: 项目的主要说明文件，介绍了项目的基本信息和如何使用。
• LICENSE: 项目的许可协议文件，本项目采用MIT协议。
• OpenCodeEval: 代码LLM评估框架的目录。
• OpenCoder-1.5B-Base 和 OpenCoder-8B-Base: 分别是1.5B和8B基模型的目录。
• OpenCoder-1.5B-Instruct 和 OpenCoder-8B-Instruct: 分别是1.5B和8B指令模型的目录。
• opc-annealing-corpus: 高质量退火数据的目录。
• opc-data-filtering: 预训练数据清洗管道的目录。
• opc-sft-stage1 和 opc-sft-stage2: 分别是第一阶段和第二阶段的监督微调数据的目录。
• refinecode: 与RefineCode相关的代码和数据集的目录。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在OpenCodeEval目录中，该目录包含了代码LLM评估框架。启动评估框架通常需要以下步骤：

1. 安装依赖库。
2. 配置评估参数。
3. 运行评估脚本。

具体步骤请参考项目官方文档或OpenCodeEval目录中的README.md文件。

3. 项目的配置文件介绍

OpenCoder-llm项目的配置文件主要是指定在模型训练和评估过程中使用的参数文件。这些文件通常是.yaml或.json格式，具体包括：

• train_config.yaml: 训练模型的配置文件，包含学习率、批大小、训练轮数等参数。
• eval_config.yaml: 评估模型的配置文件，包含评估数据集、评估指标等参数。

配置文件的格式和参数设置会根据不同的模型和任务需求有所不同。用户需要根据实际情况调整配置文件，以满足特定的训练或评估需求。配置文件的详细使用方法请参考项目官方文档或相应目录下的README.md文件。

OpenCoder-llm The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenCoder-llm