大型语言模型构建工作坊使用说明

大型语言模型构建工作坊使用说明

LLM-workshop-2024 A 4-hour coding workshop to understand how LLMs are implemented and used 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-workshop-2024

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是一个开源的编码工作坊，旨在帮助开发者从零开始理解并构建大型语言模型（LLM）。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

• 01_intro: 包含关于大型语言模型（LLM）的介绍，以及工作坊涵盖的主题和设置说明。
• 02_data: 实现文本输入管道，包括文本分词器和自定义的PyTorch数据加载器。
• 03_architecture: 介绍LLM的各个构建模块，并将它们组装成类似GPT的模型。
• 04_pretraining: 覆盖LLM的预训练过程，并实现预训练模型的代码。
• 05_weightloading: 学习如何将预训练的权重加载到自定义架构中，并引入LitGPT库。
• 06_finetuning: 介绍LLM的微调技术，并准备一个用于指令微调的小型数据集。
• setup: 包含在本地计算机上设置运行代码的说明。
• .gitignore: 指定在Git版本控制中应忽略的文件和目录。
• LICENSE.txt:Apache-2.0许可证文件，说明项目的版权和许可信息。
• README.md: 项目的自述文件，包含项目的概述和如何使用。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是README.md。该文件包含了项目的概述，介绍了工作坊的目的和内容，以及如何开始使用本项目。它还提供了设置云环境或本地环境的指导，使得参与者能够在具有GPU的环境中运行所有的代码示例。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要集中在setup目录下，包含了在本地环境中运行代码之前需要进行配置的文件和说明。以下是一些主要的配置文件和它们的作用：

• requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的Python库，使用pip install -r requirements.txt命令可以安装这些依赖。
• 其他配置文件可能包括环境变量设置、模型参数配置等，具体取决于项目的具体需求。

在开始之前，请确保你已经按照setup目录中的说明正确配置了你的开发环境。这将确保你能够顺利运行项目中的所有代码。

LLM-workshop-2024 A 4-hour coding workshop to understand how LLMs are implemented and used 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-workshop-2024