LLM-finetuning-scripts 开源项目教程

LLM-finetuning-scripts 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

LLM-finetuning-scripts/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── sample_data.csv
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   ├── exploratory_analysis.ipynb
│   └── model_evaluation.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── preprocess.py
└── config/
    ├── default_config.yaml
    └── custom_config.yaml

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的所有Python包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• data/: 数据目录，包含样本数据和处理后的数据。
• models/: 模型目录，包含模型定义和相关工具函数。
• notebooks/: Jupyter Notebook目录，包含数据探索和模型评估的Notebook。
• scripts/: 脚本目录，包含训练、评估和预处理脚本。
• config/: 配置文件目录，包含默认和自定义配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• scripts/train.py: 训练模型的启动脚本。
• scripts/evaluate.py: 评估模型的启动脚本。
• scripts/preprocess.py: 数据预处理的启动脚本。

使用方法

# 训练模型
python scripts/train.py --config config/default_config.yaml

# 评估模型
python scripts/evaluate.py --model_path models/model.pkl --data_path data/processed/processed_data.csv

# 预处理数据
python scripts/preprocess.py --input_path data/sample_data.csv --output_path data/processed/processed_data.csv

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• config/default_config.yaml: 默认配置文件，包含模型的基本配置参数。
• config/custom_config.yaml: 自定义配置文件，用户可以根据需要修改配置参数。

配置文件示例

# default_config.yaml
train:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

data:
  input_path: data/sample_data.csv
  output_path: data/processed/processed_data.csv

model:
  hidden_layers: [128, 64]
  dropout_rate: 0.2

使用方法

在启动脚本中，可以通过 --config 参数指定配置文件路径：

python scripts/train.py --config config/custom_config.yaml

通过修改配置文件，用户可以灵活调整训练参数、数据路径和模型结构。