Expert Specialized Fine-Tuning 项目安装与配置指南

Expert Specialized Fine-Tuning 项目安装与配置指南

ESFT Expert Specialized Fine-Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/ESFT

1. 项目基础介绍

Expert Specialized Fine-Tuning（ESFT）是一个旨在高效定制具有混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构的大型语言模型的开源项目。通过调整仅与任务相关的部分，ESFT项目能够提高效率、性能，同时减少资源与存储需求。该项目主要用于自然语言处理领域，主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 混合专家（MoE）架构：一种大型语言模型架构，通过将模型分解为多个专家模块，根据不同任务动态选择合适的专家模块来提升模型效率。
• Transformers：由Hugging Face提供的自然语言处理库，提供了大量预训练模型和易于使用的API。
• PyTorch：一个开源的机器学习库，基于Torch，提供了灵活而强大的工具，用于实现各种深度学习算法。
• Safety Tensors：一个用于提高神经网络训练过程中数值稳定性的库。
• Accelerate：由Hugging Face开发的用于简化分布式训练的库。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• Git（用于克隆仓库）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/deepseek-ai/ESFT.git
   cd ESFT
   

2. 安装项目所需依赖：

   pip install transformers torch safetensors accelerate
   

3. 下载必要的适配器（Adapter）：

   bash scripts/download_adapters.sh
   

安装完毕后，您可以根据项目提供的脚本和指南开始对模型进行训练、评估和定制。

请确保按照项目的README文件和各个脚本的说明来配置您的环境，以便正确执行各个步骤。如果在安装或配置过程中遇到任何问题，请参考项目的官方文档或通过GitHub Issues页面向项目维护者寻求帮助。

ESFT Expert Specialized Fine-Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/ESFT