TransnormerLLM 开源项目启动与配置教程

TransnormerLLM 开源项目启动与配置教程

TransnormerLLM Official implementation of TransNormerLLM: A Faster and Better LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransnormerLLM

1. 项目的目录结构及介绍

TransnormerLLM 项目的目录结构如下：

TransnormerLLM/
├── data/              # 存储数据集
├── models/            # 存储预训练模型和模型权重
├── results/           # 存储训练和测试结果
├── scripts/           # 存储各种运行脚本
├── src/               # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset/       # 数据处理相关代码
│   ├── models/        # 模型定义相关代码
│   ├── trainer/       # 训练器相关代码
│   └── utils/         # 工具类代码
├── tests/             # 测试代码
└── requirements.txt   # 项目依赖文件

• data/：存放数据集，包括训练集、验证集和测试集。
• models/：存放预训练模型和训练过程中保存的模型权重。
• results/：存储训练和测试的结果，如损失、准确率等。
• scripts/：包含启动和运行项目的脚本文件。
• src/：源代码目录，包含了项目的核心代码。
  • dataset/：包含数据加载和处理的代码。
  • models/：定义了项目中使用的模型结构。
  • trainer/：包含了训练和测试模型的相关代码。
  • utils/：提供了一些通用的工具函数和类。
• tests/：包含项目的单元测试代码。
• requirements.txt：记录项目所需的第三方库依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 train.sh 和 test.sh。以下是 train.sh 的一个简单示例：

#!/bin/bash

# 训练脚本路径
TRAIN_SCRIPT="src/trainer/train.py"

# 运行训练脚本
python $TRAIN_SCRIPT

这个脚本的作用是调用 Python 解释器来运行 src/trainer/train.py 脚本，开始模型的训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常采用 YAML 或 JSON 格式，位于 src/ 或 scripts/ 目录下。配置文件定义了模型训练和测试过程中的各种参数，例如 config.yaml：

model:
  type: "Transnormer"
  hidden_size: 1024
  num_layers: 24

data:
  train_file: "data/train.json"
  valid_file: "data/valid.json"
  test_file: "data/test.json"

training:
  epochs: 10
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

在这个配置文件中，定义了模型的类型、大小和层数，以及数据文件的路径和训练的相关参数，如迭代次数、批量大小和学习率。这些参数可以在不修改代码的情况下进行调整，使得项目更加灵活。

TransnormerLLM Official implementation of TransNormerLLM: A Faster and Better LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransnormerLLM