《smolGPT 项目使用与启动教程》

《smolGPT 项目使用与启动教程》

smolGPT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smolGPT

1. 项目目录结构及介绍

smolGPT 项目是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于从零开始训练自己的小型语言模型。项目的目录结构如下：

om-alve-smolgpt/
├── config.py       # 模型及训练配置文件
├── dataset.py      # 数据加载与预处理脚本
├── model.py        # GPT 模型实现
├── preprocess.py   # 数据集准备脚本
├── sample.py       # 文本生成脚本
├── tokenizer.py    # 分词器包装器
└── train.py        # 主训练循环

• config.py: 包含模型架构和训练配置的参数。
• dataset.py: 处理数据加载和预处理的相关代码。
• model.py: 实现了 GPT 模型的主要代码。
• preprocess.py: 包含数据集准备和预处理的脚本。
• sample.py: 实现了基于模型生成文本的功能。
• tokenizer.py: 提供了分词器相关的封装。
• train.py: 包含启动模型训练的主要逻辑。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，用于启动模型的训练过程。以下是启动文件的主要功能：

• 初始化模型和训练配置。
• 加载数据集并进行预处理。
• 设置训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 记录训练过程中的损失，并支持使用 TensorBoard 进行可视化。
• 保存训练好的模型检查点。

要启动训练，你需要在命令行中执行以下命令：

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

config.py 文件包含了模型和训练的所有配置参数。以下是一些关键的配置项：

• GPTConfig: 定义了模型架构的参数，包括：

  • block_size: 上下文长度。
  • n_layer: 变换器的层数。
  • n_head: 注意力头的数量。
  • n_embed: 嵌入维度。
  • dropout: Dropout 率。
  • bias: 是否在层中使用偏差。
  • use_rotary: 是否使用旋转位置嵌入。

• TrainingConfig: 定义了训练过程的参数，包括：

  • batch_size: 批次大小。
  • max_iters: 最大迭代次数。
  • learning_rate: 学习率。
  • weight_decay: 权重衰减。
  • grad_clip: 梯度裁剪值。
  • warmup_iters: 预热迭代次数。

用户可以根据自己的需求调整这些参数，以优化训练过程和模型性能。在修改配置后，重新启动训练即可应用新的配置。

smolGPT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smolGPT