Offsite-Tuning 项目教程

Offsite-Tuning 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

offsite-tuning/
├── README.md
├── setup.py
├── offsite_tuning/
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── pretrained_checkpoint.pt
│   └── ...
├── datasets/
│   ├── setup_dataset.py
│   └── ...
└── ...

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。
• offsite_tuning/: 核心代码目录，包含项目的核心功能实现。
  • core.py: 核心功能实现文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和评估等脚本。
  • train.py: 训练脚本。
  • evaluate.py: 评估脚本。
• models/: 模型目录，包含预训练模型文件。
  • pretrained_checkpoint.pt: 预训练模型文件。
• datasets/: 数据集目录，包含数据集设置脚本。
  • setup_dataset.py: 数据集设置脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括 train.py 和 evaluate.py。

• train.py: 用于启动训练过程，可以通过命令行参数配置训练参数。
• evaluate.py: 用于启动模型评估过程，可以通过命令行参数配置评估参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要通过命令行参数进行配置，具体参数可以在启动文件 train.py 和 evaluate.py 中查看。以下是一些常见的配置参数示例：

python scripts/train.py --model_path models/pretrained_checkpoint.pt --dataset_path datasets/my_dataset --epochs 10

• --model_path: 指定预训练模型的路径。
• --dataset_path: 指定数据集的路径。
• --epochs: 指定训练的轮数。

以上是 Offsite-Tuning 项目的基本教程，更多详细信息请参考项目的 GitHub 仓库。