Smol Course 安装与配置指南

Smol Course 安装与配置指南

smol-course A course on aligning smol models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smol-course

1. 项目基础介绍

Smol Course 是一个开源项目，旨在通过实用的课程内容，帮助用户学习和掌握如何为特定用例对语言模型进行对齐。该项目基于 SmolLM2 系列模型，但所学技能可以迁移到更大的模型或其他小型语言模型。本项目是一个开放且经过同行评审的课程，任何人都可以通过提交拉取请求来参与项目的改进。

本项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

项目使用的关键技术包括但不限于：

• 监督微调（Supervised Fine-tuning）
• 人机偏好对齐（DPO 和 ORPO 技术）
• 参数高效微调（LoRA、提示调整等）
• 多模态模型适应（针对视觉-语言任务）
• 自动基准测试和自定义领域评估
• 高效的模型推理

使用的主要框架和库包括：

• Python
• PyTorch
• Transformers
• Datasets
• Huggingface Hub

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.11.0
• 基础的机器学习和自然语言处理知识
• 熟悉 Python、PyTorch 和 Transformers 库
• 访问到一个预训练的语言模型和带标签的数据集

安装步骤

使用 uv 包管理器

1. 首先，安装 uv 包管理器。
2. 创建一个虚拟环境并指定 Python 版本：

   uv venv --python 3.11.0
   

3. 同步项目依赖：

   uv sync
   

使用 pip 包管理器

1. 创建一个虚拟环境（如果您还未创建）：

   python -m venv .venv
   

2. 激活虚拟环境：

   source .venv/bin/activate
   

3. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

在 Google Colab 环境中

1. 如果您使用 Google Colab，您需要根据您的硬件灵活地安装依赖项：

   pip install transformers trl datasets huggingface_hub
   

按照以上步骤操作后，您应该已经成功安装了 Smol Course 项目及其所有依赖项，可以开始使用该项目进行学习了。

smol-course A course on aligning smol models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smol-course