Huatuo Llama Med Chinese 教程
Huatuo-Llama-Med-ChineseRepo for BenTsao [original name: HuaTuo (华驼)], Instruction-tuning Large Language Models with Chinese Medical Knowledge. 本草（原名：华驼）模型仓库，基于中文医学知识的大语言模型指令微调项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Huatuo-Llama-Med-Chinese
1. 项目目录结构及介绍
以下是对Huatuo-Llama-Med-Chinese项目的基本目录结构及其作用的概述：
Huatuo-Llama-Med-Chinese/
├── README.md # 项目简介和指南
├── config.yml # 默认配置文件
├── requirements.txt # 依赖项列表
├── src/
│ ├── model.py # 模型定义和加载
│ ├── tokenizer.py # 词法分析器
│ ├── trainer.py # 训练脚本
│ └── inference.py # 推断脚本
└── scripts/
├── train.sh # 训练脚本bash文件
└── infer.sh # 推断脚本bash文件
README.md: 项目说明，包括安装和使用指导。
config.yml: 存储模型微调和推断的参数设置。
requirements.txt: 列出所有必要的Python库，供安装依赖。
src/: 代码主体，包含了模型相关的实现。
model.py: 定义Huatuo模型并处理模型加载。
tokenizer.py: 实现对输入文本的预处理和tokenization。
trainer.py: 包含模型的训练逻辑。
inference.py: 提供模型的推断功能。
scripts/: 包含自动化训练和推断的shell脚本。
2. 项目的启动文件介绍
2.1 训练脚本
启动训练Huatuo模型，你可以运行scripts/train.sh。这个脚本通常会执行以下步骤：
config.yml配置加载参数。
导入并初始化模型。
加载数据集。
开始模型训练循环，并保存最佳模型。
确保修改train.sh以适应你的计算环境和训练需求，例如GPU分配和训练轮次。
2.2 推断脚本
对于模型的推断，使用scripts/infer.sh。它会加载预先训练的模型并进行预测：
config.yml配置加载参数。
初始化模型，加载最佳权重。
从命令行或指定文件中获取输入文本。
使用模型进行文本处理并输出结果。
同样，根据实际需求调整infer.sh中的路径和参数。
3. 项目的配置文件介绍
config.yml是项目的主要配置文件，包含模型训练和推断的关键参数。示例内容可能如下：
model:
name: huatuo_llama_med
checkpoint_path: ./checkpoints/best_model.ckpt
max_length: 256
min_length: 50
data:
train_data_path: ./data/train.csv
valid_data_path: ./data/validation.csv
test_data_path: ./data/test.csv
training:
batch_size: 8
epochs: 5
learning_rate: 5e-5
weight_decay: 0.01
early_stopping_patience: 3
inference:
input_text: "请输入待处理的文本"
output_file: "./results/output.txt"
model: 有关模型的部分，包括名称、检查点路径、最大和最小序列长度。
data: 数据路径，如训练、验证和测试数据集的位置。
training: 训练参数，如批大小、迭代次数、学习率和权重衰减。
inference: 推断参数，包括输入文本、输出文件路径。
根据具体应用，你可以修改这些参数来适应不同的任务和环境。记得在更新配置后重新运行相应的脚本。
Huatuo-Llama-Med-ChineseRepo for BenTsao [original name: HuaTuo (华驼)], Instruction-tuning Large Language Models with Chinese Medical Knowledge. 本草（原名：华驼）模型仓库，基于中文医学知识的大语言模型指令微调项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Huatuo-Llama-Med-Chinese
总结
**Huatuo Llama Med Chinese 项目总结****背景与目的**
`Huatuo Llama Med Chinese`项目（原名：华驼，本草）是一个基于中文医学知识的大语言模型指令微调项目。该项目旨在通过精细调整大型语言模型，以更好地理解和应用中文医学知识。项目的具体实现和代码托管于[GitCode](https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Huatuo-Llama-Med-Chinese)上。
**项目目录结构及介绍**
- **README.md**：提供项目的详细简介、安装指南和使用说明。
- **config.yml**：配置文件，存放模型训练和推断的参数设置。
- **requirements.txt**：列出项目依赖的所有Python库，便于环境配置。
- **src/**：包含项目核心代码，具体如下：
- **model.py**：定义模型架构及加载逻辑。
- **tokenizer.py**：负责输入的文本预处理和词法分析。
- **trainer.py**：包含模型训练的全部逻辑。
- **inference.py**：用于实现模型的推断（预测）功能。
- **scripts/**：提供自动化训练和推断的Shell脚本。
- **train.sh**：用于启动模型训练过程的脚本。
- **infer.sh**：用于启动模型推断过程的脚本。
**项目启动与运行**
1. **训练模型**：运行`scripts/train.sh`脚本启动模型训练过程，该过程根据`config.yml`加载配置参数，加载数据集，执行训练循环，并保存最佳性能的模型。
2. **推断任务**：通过`scripts/infer.sh`脚本，加载预训练的模型进行文本预测，将输出文本保存至指定文件。
**配置文件详解 (config.yml)**
- **model**：指定模型的相关信息，包括模型名称、检查点文件路径、以及处理文本时的长度限制。
- **data**：提供训练、验证和测试数据集的位置路径。
- **training**：定义训练过程中的各项参数，如批处理大小（batch size）、迭代次数（epochs）、学习率（learning rate）等。
- **inference**：设置推断任务的相关参数，如输入文本示例、输出文件位置等。
**适用与扩展**
该项目可根据具体任务需求和环境调整配置文件参数。用户可以通过修改`config.yml`、数据路径或脚本文件，以适应不同的中文医学知识应用场景。此外，项目代码开源，欢迎开发者基于现有工作进行二次开发，进一步提升模型的性能和适用范围。
**结论**
`Huatuo Llama Med Chinese` 项目是一个专注于中文医学知识的大语言模型指令微调项目，通过提供清晰的目录结构、易于理解和执行的脚本文件以及详细的配置说明，极大地方便了开发者和研究者对模型的使用和定制。随着中文医学领域的不断发展，该项目有望在医学知识理解与应用方面发挥更大作用。