PRE_SEQ_LEN=128
LR=2e-2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \
--do_train \
--train_file AdvertiseGen/train.json \
--validation_file AdvertiseGen/dev.json \
--prompt_column content \
--response_column summary \
--overwrite_cache \
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \
--output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
--overwrite_output_dir \
--max_source_length 64 \
--max_target_length 64 \
--per_device_train_batch_size 1 \
--per_device_eval_batch_size 1 \
--gradient_accumulation_steps 16 \
--predict_with_generate \
--max_steps 3000 \
--logging_steps 10 \
--save_steps 1000 \
--learning_rate $LR \
--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
--quantization_bit 4这段代码是一个命令行脚本，用于执行一个名为"main.py"的Python程序。以下是逐行对代码的解释：
-
PRE_SEQ_LEN=128: 定义了一个名为PRE_SEQ_LEN的变量，并将其设置为128。这个变量的作用在后续的代码中会用到。 -
LR=2e-2: 定义了一个名为LR的变量，并将其设置为2e-2，即0.02。这个变量表示学习率，在后续的代码中会用到。 -
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \：设置CUDA可见设备的环境变量，将其值设置为0，表示使用第一个可见的GPU设备。然后使用Python 3解释器运行名为"main.py"的Python程序。\表示命令继续到下一行。 -
--do_train \: 一个命令行参数，指示程序执行训练任务。 -
--train_file AdvertiseGen/train.json \: 指定训练数据文件的路径和文件名为"AdvertiseGen/train.json"。 -
--validation_file AdvertiseGen/dev.json \: 指定验证数据文件的路径和文件名为"AdvertiseGen/dev.json"。 -
--prompt_column content \: 指定输入数据中作为提示的列名为"content"。 -
--response_column summary \: 指定输入数据中作为响应的列名为"summary"。 -
--overwrite_cache \: 一个命令行参数，指示在缓存存在的情况下覆盖缓存。扫描二维码关注公众号，回复： 15518330 查看本文章
-
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \: 指定使用的模型的名称或路径为"THUDM/chatglm-6b"。 -
--output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \: 指定输出目录的路径和名称为"output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR"。这是训练结果和日志的保存位置。 -
--overwrite_output_dir \: 一个命令行参数，指示在输出目录存在的情况下覆盖输出目录。 -
--max_source_length 64 \: 指定输入序列的最大长度为64。 -
--max_target_length 64 \: 指定输出序列的最大长度为64。 -
--per_device_train_batch_size 1 \: 指定每个训练设备的训练批次大小为1。 -
--per_device_eval_batch_size 1 \: 指定每个评估设备的评估批次大小为1。 -
--gradient_accumulation_steps 16 \: 指定梯度累积的步数为16。在每个更新步骤之前，将计算并累积一定数量的梯度。 -
--predict_with_generate \: 一个命令行参数，指示在生成模型的预测时使用生成模式。 -
--max_steps 3000 \: 指定训练的最大步数为3000。 -
--logging_steps 10 \: 指定每隔10个步骤记录一次日志。 -
--save_steps 1000 \: 指定每隔1000个步骤保存一次模型。 -
--learning_rate $LR \: 指定学习率为之前定义的LR变量的值。 -
--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \: 指定预设序列长度为之前定义的PRE_SEQ_LEN变量的值。 -
--quantization_bit 4 \: 指定量化位数为4。这个参数可能是与模型相关的特定设置。
总体而言，这段代码是为了执行一个聊天生成模型的训练任务，其中使用了指定的数据集、模型和超参数设置。
-
代码的第一行
PRE_SEQ_LEN=128和第二行LR=2e-2是用于定义变量的。PRE_SEQ_LEN的值被设置为128，LR的值被设置为0.02。 -
第三行
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \是一个命令行命令，将可见的GPU设备设置为设备编号为0的设备，并使用Python 3解释器运行名为"main.py"的Python程序。这个命令使用了反斜杠\表示命令在下一行继续。 -
接下来的多行是命令行参数，用于向程序传递配置信息和数据路径。这些参数包括：
-
--do_train：指示程序执行训练任务。 -
--train_file AdvertiseGen/train.json：指定训练数据文件的路径和文件名为"AdvertiseGen/train.json"。 -
--validation_file AdvertiseGen/dev.json：指定验证数据文件的路径和文件名为"AdvertiseGen/dev.json"。 -
--prompt_column content：指定输入数据中作为提示的列名为"content"。 -
--response_column summary：指定输入数据中作为响应的列名为"summary"。 -
--overwrite_cache：指示在缓存存在的情况下覆盖缓存。 -
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b：指定使用的模型的名称或路径为"THUDM/chatglm-6b"。 -
--output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR：指定输出目录的路径和名称为"output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR"，其中$PRE_SEQ_LEN和$LR是之前定义的变量的值。 -
--overwrite_output_dir：指示在输出目录存在的情况下覆盖输出目录。 -
--max_source_length 64：指定输入序列的最大长度为64。 -
--max_target_length 64：指定输出序列的最大长度为64。 -
--per_device_train_batch_size 1：指定每个训练设备的训练批次大小为1。 -
--per_device_eval_batch_size 1：指定每个评估设备的评估批次大小为1。 -
--gradient_accumulation_steps 16：指定梯度累积的步数为16。在每个更新步骤之前，将计算并累积一定数量的梯度。 -
--predict_with_generate：指示在生成模型的预测时使用生成模式。 -
--max_steps 3000：指定训练的最大步数为3000。 -
--logging_steps 10：指定每隔10个步骤记录一次日志。 -
--save_steps 1000：指定每隔1000个步骤保存一次模型。 -
--learning_rate $LR：指定学习率为之前定义的LR变量的值。 -
--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN：指定预设序列长度为之前定义的PRE_SEQ_LEN变量的值。 -
--quantization_bit 4：指定量化位数为4。
这些参数将被传递给名为"main.py"的Python程序，用于配置训练任务的行为和设置。
Regenerate response