引导教程：搭建与使用 `modal_finetune_sql`

引导教程：搭建与使用 modal_finetune_sql

modal_finetune_sql项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modal_finetune_sql

1. 项目目录结构及介绍

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├── README.md         # 项目简介
├── data              # 数据集存放目录
│   ├── train         # 训练数据子目录
│   └── test          # 测试数据子目录
├── model             # 模型定义与权重文件夹
│   ├── config.json    # 模型配置文件
│   └── pre-trained    # 预训练模型文件
├── src                # 代码源文件夹
│   ├── __init__.py     # 初始化模块
│   ├── finetune.py      # 微调脚本
│   ├── inference.py    # 推理脚本
│   └── utils           # 辅助工具模块
└── requirements.txt   # 依赖库列表

该项目的目录结构清晰，主要分为数据存储、模型文件、源代码以及配置文件等部分。data 目录下存储训练和测试数据，model 目录包含预训练模型配置和权重，src 目录中是核心业务逻辑代码，而 requirements.txt 则列出了项目所需的 Python 库。

2. 项目的启动文件介绍

finetune.py

这是项目的主要微调脚本，用于对预训练模型进行特定任务的定制化训练。它通常接收命令行参数，例如数据路径、模型配置、学习率等。要运行此脚本，你可以使用以下命令：

python src/finetune.py --config_path model/config.json --train_data_path data/train --output_dir output

inference.py

该文件提供模型的推理功能，可用于在测试数据上评估或实际应用中使用。调用方式如下：

python src/inference.py --model_path output/best_model --test_data_path data/test

请注意，实际运行时需要根据你的具体环境调整这些命令行参数。

3. 项目的配置文件介绍

config.json 文件位于 model 目录下，它是模型的配置文件，包含了如下的关键参数：

{
  "model_name": "bert-base-cased",
  "learning_rate": 5e-5,
  "epochs": 3,
  "batch_size": 8,
  "optimizer": "AdamW",
  "warmup_steps": 0,
  "weight_decay": 0.01,
  "max_seq_length": 512,
  "do_lower_case": false,
  "fp16": false
}

这个配置文件定义了模型的基础信息（如预训练模型的名字），训练过程的超参数（如学习率、批次大小），优化器设置（如使用 AdamW 优化器）以及其他相关选项。在微调或推断时，可以通过修改这个文件来调整模型的行为以适应不同的需求。

为了开始使用项目，确保先按照 requirements.txt 安装所有依赖，然后根据上述说明运行相应的脚本即可。如果你在过程中遇到任何问题，查阅 README.md 或联系项目维护者获取更多帮助。

modal_finetune_sql项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/modal_finetune_sql