このプロジェクトは、小規模なローカル版のGPTモデルを作成することを目的としています。ローカルマシンで動作する軽量なGPTライクなモデルを開発し、教育目的や小規模なアプリケーション、クラウドベースのソリューションが難しい環境での利用を目指しています。
プロジェクトは以下のように構成されています:
GPT/ │ ├── data/ # データセットを保存するディレクトリ │ ├── raw/ # 生のデータ（未加工のデータ） │ ├── processed/ # 前処理済みのデータ │ └── external/ # 外部から取得したデータ │ ├── notebooks/ # Jupyterノートブックを保存するディレクトリ │ ├── exploration.ipynb # データ探索や可視化のためのノートブック │ └── experiments.ipynb # モデルの実験のためのノートブック │ ├── src/ # ソースコードを保存するディレクトリ │ ├── init.py # Pythonパッケージとして認識されるためのファイル │ ├── data_loader.py # データ読み込みのためのスクリプト │ ├── preprocess.py # データ前処理のためのスクリプト │ ├── model.py # モデル定義のためのスクリプト │ ├── train.py # モデルのトレーニングスクリプト │ └── evaluate.py # モデルの評価スクリプト │ ├── tests/ # テストコードを保存するディレクトリ │ ├── init.py # Pythonパッケージとして認識されるためのファイル │ ├── test_data_loader.py # データ読み込みのテスト │ ├── test_preprocess.py # データ前処理のテスト │ ├── test_model.py # モデルのテスト │ ├── test_train.py # トレーニングのテスト │ └── test_evaluate.py # 評価のテスト │ ├── scripts/ # 一般的なスクリプトを保存するディレクトリ │ ├── run_train.sh # トレーニング実行スクリプト │ └── run_eval.sh # 評価実行スクリプト │ ├── config/ # 設定ファイルを保存するディレクトリ │ ├── config.yaml # トレーニング設定やモデルハイパーパラメータなど │ ├── logs/ # ログファイルを保存するディレクトリ │ └── training.log # トレーニングのログ │ ├── saved_models/ # トレーニング後のモデルを保存するディレクトリ │ └── best_model.pth # 最良のモデルのチェックポイント │ ├── requirements.txt # プロジェクトの依存関係を記述したファイル ├── environment.yml # conda環境の設定ファイル ├── README.md # プロジェクトの説明文書 └── .gitignore # Gitで無視するファイルを記述するファイル
bash コードをコピーする
このプロジェクトを実行するには、以下のソフトウェアがインストールされている必要があります。
- Python 3.x
- Conda（環境管理のため、推奨）
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/your_username/GPT.git cd GPT
仮想環境を作成してアクティブにします（Condaを使用する場合）:
sh コードをコピーする conda create --name gpt_env python=3.x conda activate gpt_env 必要な依存関係をインストールします:
sh コードをコピーする pip install -r requirements.txt
conda env update --file environment.yml 使用方法 データ準備 生のデータをdata/raw/ディレクトリに配置します。src/data_loader.pyとsrc/preprocess.pyスクリプトを使用してデータを読み込み、前処理を行います。
トレーニング モデルをトレーニングするには、以下のコマンドを実行します:
sh コードをコピーする bash scripts/run_train.sh これにより、src/train.pyスクリプトが実行され、トレーニングが開始されます。
評価 モデルを評価するには、以下のコマンドを実行します:
sh コードをコピーする bash scripts/run_eval.sh これにより、src/evaluate.pyスクリプトが実行され、評価が行われます。
コントリビュート このプロジェクトへの貢献を歓迎します。改善提案や新機能の提案があれば、issueを作成するか、プルリクエストを送信してください。
ライセンス このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
謝辞 OpenAIが開発したGPTモデルにインスパイアされています。 このプロジェクトを可能にしたすべての貢献者とオープンソースプロジェクトに感謝します。 go コードをコピーする
このREADME.mdには、プロジェクトの概要、ディレクトリ構成、インストール手順、使用方法、コントリビューションガイドライン、ライセンス情報、および謝辞が含まれています。プロジェクトの詳細に合わせて、必要に応じて内容をカスタマイズしてください。