Indic-BERT-v1 项目使用教程

Indic-BERT-v1 项目使用教程

Indic-BERT-v1 Indic-BERT-v1: BERT-based Multilingual Model for 11 Indic Languages and Indian-English. For latest Indic-BERT v2, check: https://github.com/AI4Bharat/IndicBERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Indic-BERT-v1

1. 项目目录结构及介绍

Indic-BERT-v1 项目的目录结构如下：

Indic-BERT-v1/
├── albert/
├── configs/
├── docs/
├── fine_tune/
├── notebooks/
├── scripts/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── requirements_colab.txt

目录介绍

• albert/: 包含与 ALBERT 模型相关的代码和配置文件。
• configs/: 包含项目的配置文件，用于定义模型的超参数和运行环境。
• docs/: 包含项目的文档文件，如高级用法、API 文档等。
• fine_tune/: 包含用于微调模型的代码和脚本。
• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件，用于交互式实验和演示。
• scripts/: 包含用于数据处理、模型训练和评估的脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件，定义了哪些文件和目录不需要被版本控制。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• requirements_colab.txt: 用于 Google Colab 环境的依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，用于执行模型训练、评估和推理等任务。以下是一些关键的启动脚本：

• scripts/train.py: 用于启动模型的训练过程。
• scripts/evaluate.py: 用于启动模型的评估过程。
• scripts/inference.py: 用于启动模型的推理过程。

启动示例

python scripts/train.py --config configs/default.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，用于定义模型的超参数、数据路径、训练参数等。以下是一些关键的配置文件：

• configs/default.yaml: 默认的配置文件，包含模型的基本配置。
• configs/advanced.yaml: 高级配置文件，包含更多自定义选项。

配置文件示例

model:
  name: "indic-bert"
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

data:
  train_path: "data/train.txt"
  eval_path: "data/eval.txt"

training:
  epochs: 10
  save_path: "checkpoints/"

通过修改这些配置文件，可以灵活地调整模型的训练和评估参数。

Indic-BERT-v1 Indic-BERT-v1: BERT-based Multilingual Model for 11 Indic Languages and Indian-English. For latest Indic-BERT v2, check: https://github.com/AI4Bharat/IndicBERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Indic-BERT-v1