深度学习的笔记

1. 从huggingface上仅下载pytorch模型权重和配置文件到服务器

import os
import shutil
from huggingface_hub import snapshot_download# 直接指定模型和下载路径
model_name = 'openai/clip-vit-base-patch32'
download_path = '/home/xxx/.cache/huggingface/hub/models--anas-awadalla--mpt-7b'# 确保下载路径存在
os.makedirs(download_path, exist_ok=True)
print('*'*10, f'Start downloading {model_name}', '*'*10)# 下载模型
snapshot_download(repo_id=model_name,cache_dir=download_path,local_dir=download_path,local_dir_use_symlinks=False,ignore_patterns=["*.h5","*safetensors","*msgpack"],force_download=True,resume_download=False,etag_timeout=60)print('*'*10, 'Download finish', '*'*10)# 清理下载的模型目录
for item in os.listdir(download_path):if os.path.isdir(os.path.join(download_path, item)) and item.startswith('models'):shutil.rmtree(os.path.join(download_path, item))

2. 从huggingface的镜像站上下载数据集：

import os
from datasets import load_datasetos.environ["HF_DATASETS_BASE_URL"] = "https://hf-mirror.com/"# 数据集名称
dataset_name = 'lukaemon/mmlu'
download_path = '/data/share/xxx/'# 子集列表
subsets = ['subset1', 'subset2', 'subset3']  # 替换为实际的子集名称# 确保下载路径存在
os.makedirs(download_path, exist_ok=True)
print('*' * 10, f'Start downloading subsets of {dataset_name}', '*' * 10)# 下载数据集的每个子集
for subset in subsets:print(f'Downloading subset: {subset}')dataset = load_dataset(dataset_name, subset, cache_dir=download_path,trust_remote_code=True)["test"]print(f'Finished downloading subset: {subset}')print('*' * 10, 'Download finish', '*' * 10)

3. 关于对数概率（logits）和softmax函数：

对数概率（Logits）：指的是在应用 softmax 函数之前的层的输出。它们是模型输出的原始未归一化的分数，可以理解为模型对每个类别的信心度量。这些分数可以是任意实数值，不限于0到1之间。

Softmax 函数是一种将对数概率（或任意实数值向量）转换成概率分布的方法。具体来说，它会对每个输出应用指数函数，然后对这些指数值进行归一化，使它们的和为1，从而转换为概率分布。

总结一下，对数概率（logits）是 softmax 函数的输入，而 softmax 函数的输出是一个概率分布，即模型对各个类别的预测概率。这两者经常一起使用，尤其是在处理分类问题时。

4. 你可以通过指定–name或-n参数来创建并命名一个新的Conda环境：

conda env create -f environment.yml #改成如下：conda env create -f environment.yml -n openflamingov1

5. epoch ， batch ，step的关系

step = batch number * epoch number，解释如下：
step表示参数更新的次数假设有1000个数据，我想遍历10个epoch，我假设 batch_size = 10，也就是一次处理10张图片，
那么1个epoch 会有 1000/10 = 100个batch，也就是batch number = 100运行完一个batch_size的数据之后才会 计算loss ，进行反向传播，更新参数，step+1，那么1个epoch之后，更新100次，step=100
10个epoch，则表示有100 * 10 = 1000 个step来更新参数