Slowllama 项目使用教程

Slowllama 项目使用教程

slowllamaFinetune llama2-70b and codellama on MacBook Air without quantization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slowllama

1. 项目的目录结构及介绍

Slowllama 项目的目录结构如下：

slowllama/
├── README.md
├── setup.py
├── requirements.txt
├── slowllama/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.yaml
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helper.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── llama2.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• slowllama/: 项目主目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • main.py: 项目启动文件。
  • config.yaml: 项目配置文件。
  • utils/: 工具函数目录。
    • helper.py: 辅助函数文件。
  • models/: 模型目录。
    • llama2.py: Llama2 模型文件。
  • data/: 数据处理目录。
    • dataset.py: 数据集处理文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 Slowllama 项目的启动文件，负责初始化配置、加载模型和启动训练或推理过程。

import argparse
from slowllama.config import load_config
from slowllama.models.llama2 import Llama2Model
from slowllama.data.dataset import load_dataset

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Slowllama Finetuning")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to configuration file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = Llama2Model(config)
    dataset = load_dataset(config)

    # 训练或推理逻辑
    if config['mode'] == 'train':
        model.train(dataset)
    elif config['mode'] == 'inference':
        model.inference(dataset)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件功能

• 解析命令行参数，加载配置文件。
• 根据配置文件初始化模型和数据集。
• 根据配置文件中的 mode 参数，执行训练或推理操作。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 Slowllama 项目的配置文件，包含了模型训练和推理所需的各种参数。

mode: train
model:
  name: llama2
  batch_size: 8
  learning_rate: 0.001
data:
  path: "data/dataset.csv"
  split: 0.8
train:
  epochs: 10
  save_path: "checkpoints/"
inference:
  load_path: "checkpoints/best_model.pth"

配置文件参数介绍

• mode: 运行模式，可选值为 train 或 inference。
• model: 模型相关配置。
  • name: 模型名称。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
• data: 数据相关配置。
  • path: 数据集路径。
  • split: 训练集和验证集的分割比例。
• train: 训练相关配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • save_path: 模型保存路径。
• inference: 推理相关配置。
  • load_path: 加载的模型路径。

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整模型训练和推理的参数，以适应不同的需求。

slowllamaFinetune llama2-70b and codellama on MacBook Air without quantization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slowllama