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项目简介
本项目聚焦于基于PyTorch框架的英-中翻译模型的开发与训练。运用SentencePiece分词工具处理文本，采用Transformer模型结构，并结合RoPE位置编码和QuietAttention机制，以提升模型性能。
项目的主要特性和功能
- SentencePiece分词：借助SentencePiece完成分词及词汇表构建。
- Transformer模型：基于Transformer模型结构，融入RoPE位置编码和QuietAttention机制。
- 分布式训练：支持多GPU并行运行，有效提升训练效率。
- 断点续训：支持在训练中断后继续训练。
- 模型微调：提供模型微调功能，可依据特定需求进一步优化模型。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件，按照以下步骤操作：
1. 安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
2. 数据准备：
- 准备训练数据和验证数据，按项目指定格式组织。
- 用data/pre/piece.py脚本训练tokenizer并构建词表。
3. 配置训练参数：
- 修改source/train.py中的数据地址和训练配置，适配训练环境。
- 若使用多卡训练，安装Nccl，并将Config中"distributed"设为True。
4. 开始训练：
bash
python train.py
5. 模型测试：
- 用source/train.py中的测试函数测试模型。
- 示例代码：
python
python train.py --test
6. 断点续训：
- 修改模型路径，调用loading_config函数继续训练。
- 示例代码：
python
python train.py --continue
7. 模型微调：未完成，待后续更新。
注意事项
- 运行训练脚本前，确保已正确安装所有依赖库，并按项目要求准备数据。
- 训练过程可能耗时较长，请耐心等待。
- 本项目使用分布式训练，确保环境支持多GPU并行运行。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】