LLaMA-Factory 项目使用指南

【免费下载链接】LlamaFactoryUnified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LlamaFactory

1. 项目的目录结构及介绍

LLaMA-Factory 项目的目录结构如下：

LLaMA-Factory/ ├── data/ │ ├── dataset1/ │ ├── dataset2/ │ └── ... ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ └── ... ├── README.md ├── requirements.txt └── ...

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括内置数据集和用户自定义数据集。
• src/: 项目的主要代码文件夹，包含主要的启动文件和配置文件。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用方法。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于src/目录下，主要文件为main.py。

main.py文件介绍

main.py是项目的入口文件，负责初始化配置、加载数据集和启动训练过程。其主要功能包括：

• 读取配置文件config.py中的参数。
• 初始化数据集。
• 启动训练或推理过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于src/目录下，主要文件为config.py。

config.py文件介绍

config.py文件包含了项目的所有配置参数，如数据集路径、训练参数、模型参数等。其主要内容包括：

• DATASET_PATH: 数据集路径。
• TRAIN_PARAMS: 训练参数，如批大小、学习率等。
• MODEL_PARAMS: 模型参数，如模型类型、层数等。

通过修改config.py文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行配置。

以上是 LLaMA-Factory 项目的基本使用指南，包括项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

【免费下载链接】LlamaFactoryUnified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LlamaFactory