Meta Lingua 项目使用教程

Meta Lingua 项目使用教程

lingua Meta Lingua: a lean, efficient, and easy-to-hack codebase to research LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lin/lingua

1. 项目目录结构及介绍

Meta Lingua 是一个用于研究的大型语言模型训练和推理的轻量级库。项目的目录结构如下：

meta-lingua/
├── lingua/             # 核心库，包含模型架构、数据加载器等
│   ├── args.py         # 参数处理工具
│   ├── checkpoint.py   # 模型检查点管理
│   ├── data.py         # 数据加载器
│   ├── distributed.py  # 分布式训练相关
│   ├── float8.py       # float8 精度支持
│   ├── logger.py       # 日志管理
│   ├── metrics.py      # 评估指标
│   ├── optim.py        # 优化器配置
│   ├── probe.py        # 探测工具
│   ├── profiling.py    # 性能分析工具
│   ├── stool.py        # SLURM 工具
│   ├── tokenizer.py    # 分词器
│   └── transformer.py  # 变压器模型架构
├── setup/              # 项目初始化和配置脚本
│   ├── create_env.sh   # 创建项目环境的脚本
│   └── download_prepare_hf_data.py  # 下载和准备 Huggingface 数据的脚本
└── apps/               # 应用程序，将组件组合起来
    ├── main/           # 主语言模型应用程序
    │   ├── configs/    # 配置文件
    │   ├── eval.py      # 评估脚本
    │   ├── generate.py  # 生成脚本
    │   ├── train.py     # 训练脚本
    │   └── transformer.py  # 变压器模型架构
    ├── fastRNN/        # 快速 RNN 组件
    ├── mamba/          # Mamba 模型组件
    ├── mtp/            # 多标记预测组件
    └── plots/          # 绘图工具

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 setup/create_env.sh 脚本进行。该脚本负责创建一个适合 Meta Lingua 运行的 Python 环境。

启动命令如下：

git clone https://github.com/facebookresearch/lingua.git
cd lingua
bash setup/create_env.sh

如果你使用的是 SLURM 集群，你可以使用以下命令：

sbatch setup/create_env.sh

环境创建完成后，你可以通过以下命令激活环境：

conda activate lingua_

3. 项目的配置文件介绍

Meta Lingua 使用 YAML 格式的配置文件来定义实验的设置。配置文件通常位于 apps/main/configs/ 目录下。以下是一个示例配置文件的内容：

dump_dir: "/path/to/dumpdir"
name: "debug"
steps: 1000
seed: 12
optim:
  lr: ...

这个配置文件定义了实验的存储目录 dump_dir、实验名称 name、训练步数 steps 和随机种子 seed。optim 部分则定义了优化器的配置，如学习率 lr。

配置文件通过 args.py 转换为相应的数据类，以便在代码中使用。这些配置会在训练、评估和生成时被加载和应用。

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