这段代码定义了一个函数 length_cdf，用来计算和打印数据集样本长度的累积分布函数（CDF），并在脚本直接运行时通过 fire 库将该函数暴露为命令行接口。我们逐行解释这段代码：
python
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from llmtuner.data import get_dataset
from llmtuner.hparams import get_train_args
from llmtuner.model import load_tokenizer
- 从
llmtuner模块中导入get_dataset、get_train_args和load_tokenizer函数。
python
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def length_cdf(
model_name_or_path: str,
dataset: Optional[str] = "alpaca_en",
dataset_dir: Optional[str] = "data",
template: Optional[str] = "default",
interval: Optional[int] = 1000,
):
- 定义了一个名为
length_cdf的函数，接受以下参数：model_name_or_path: 模型的名称或路径（字符串类型）。dataset: 数据集的名称，默认为"alpaca_en"（可选）。dataset_dir: 数据集的目录，默认为"data"（可选）。template: 模板名称，默认为"default"（可选）。interval: 计算长度分布的区间，默认为1000（可选）。
python
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model_args, data_args, training_args, _, _ = get_train_args(
dict(
stage="sft",
model_name_or_path=model_name_or_path,
dataset=dataset,
dataset_dir=dataset_dir,
template=template,
cutoff_len=1_000_000,
output_dir="dummy_dir",
overwrite_cache=True,
)
)
- 调用
get_train_args函数获取模型参数、数据参数和训练参数。 - 传递一个字典作为参数，其中包括：
stage: 训练阶段，这里是"sft"（假设是某种微调）。model_name_or_path: 模型的名称或路径。dataset: 数据集名称。dataset_dir: 数据集目录。template: 模板名称。cutoff_len: 截断长度，设置为1,000,000。output_dir: 输出目录，这里是"dummy_dir"。overwrite_cache: 是否覆盖缓存，设置为True。
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tokenizer = load_tokenizer(model_args)
- 调用
load_tokenizer函数加载分词器，传入model_args。
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trainset = get_dataset(tokenizer, model_args, data_args, training_args, stage="sft")
- 调用
get_dataset函数获取训练数据集，传入tokenizer、model_args、data_args和training_args，指定stage为"sft"。
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total_num = len(trainset)
- 计算训练数据集的总样本数，存储在
total_num中。
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length_dict = defaultdict(int)
- 创建一个默认值为
0的字典length_dict，用来统计样本长度的分布。
for sample in tqdm(trainset["input_ids"]):
length_dict[len(sample) // interval * interval] += 1
- 遍历训练数据集中的每个样本（
input_ids）。 - 计算每个样本长度所在的区间（
len(sample) // interval * interval），并在length_dict中进行计数。
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length_tuples = list(length_dict.items())
length_tuples.sort()
- 将
length_dict转换为一个包含长度区间和计数的元组列表length_tuples。 - 对列表进行排序。
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count_accu, prob_accu = 0, 0
- 初始化累积计数
count_accu和累积概率prob_accu。
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for length, count in length_tuples:
count_accu += count
prob_accu += count / total_num * 100
print("{:d} ({:.2f}%) samples have length < {}.".format(count_accu, prob_accu, length + interval))
- 遍历
length_tuples中的每个长度区间和计数。 - 更新累积计数
count_accu和累积概率prob_accu。
：
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print("{:d} ({:.2f}%) samples have length < {}.".format(count_accu, prob_accu, length + interval))
- 打印当前长度区间的累积计数和累积概率。输出格式为：
count_accu (prob_accu%) samples have length < length + interval.
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if __name__ == "__main__":
fire.Fire(length_cdf)
- 检查脚本是否作为主程序运行。
- 如果是，则使用
fire.Fire将length_cdf函数暴露为命令行接口，使得可以通过命令行参数直接调用该函数。
总结
这段代码的主要功能是计算数据集样本长度的累积分布函数（CDF），并打印每个长度区间的累积计数和累积概率。具体步骤包括：
- 从命令行参数获取模型和数据集的相关参数。
- 加载分词器和数据集。
- 统计样本长度的分布。
- 计算并打印累积分布。
示例用法
假设你将这段代码保存为 length_cdf.py，可以通过以下命令运行并查看结果：
sh
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python length_cdf.py --model_name_or_path "path/to/model" --dataset "custom_dataset" --dataset_dir "path/to/data"
这将根据提供的模型和数据集路径，计算并打印数据集中样本长度的累积分布情况。
为什么要用fire库，有什么好处，用和不用有什么区别
GPT-4o
Poe
使用 fire 库的主要目的是简化命令行接口的创建，使得 Python 脚本可以更容易地通过命令行参数进行调用和控制。下面我们详细解释一下 fire 库的好处，以及使用和不使用 fire 库的区别。
fire 库的好处
-
自动生成命令行接口：
fire可以自动将 Python 对象（函数、类、模块等）转换为命令行接口。开发者无需手动解析命令行参数，fire会自动处理这些工作。
-
简化代码：
- 使用
fire只需一行代码就能将函数或类暴露为命令行接口，极大地简化了代码量。
- 使用
-
易用性：
fire提供了一致且直观的方式来调用 Python 脚本，降低了使用命令行参数的复杂性。
-
灵活性：
fire支持多种调用方式，包括函数、类和模块，使得开发者可以根据需要灵活选择如何组织代码。
使用和不使用 fire 的区别
使用 fire 库
使用 fire 库的代码示例如下：
python
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import fire
def greet(name="World"):
print(f"Hello, {name}!")
if __name__ == "__main__":
fire.Fire(greet)
- 当你运行这个脚本时，可以通过命令行参数直接调用
greet函数并传递参数：
sh
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python script.py --name John
- 输出：
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Hello, John!
不使用 fire 库
如果不使用 fire 库，你需要手动解析命令行参数，例如使用 argparse 库：
import argparse
def greet(name="World"):
print(f"Hello, {name}!")
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Greet someone.")
parser.add_argument("--name", type=str, default="World", help="Name of the person to greet.")
args = parser.parse_args()
greet(args.name)
- 当你运行这个脚本时，同样可以通过命令行参数传递参数：
sh
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python script.py --name John
- 输出：
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Hello, John!
对比分析
-
代码简洁性：
- 使用
fire库，代码更加简洁，只需一行代码即可实现命令行接口。 - 不使用
fire库，需要更多的代码来设置和解析命令行参数。
- 使用
-
功能和灵活性：
fire提供了自动化和简化的功能，适合快速开发和测试。argparse等库提供了更多的自定义选项和复杂功能，适合复杂的命令行接口需求。
结论
- 如果你需要快速创建一个简单的命令行接口，
fire是一个很好的选择，因为它可以极大地简化开发过程。 - 如果你需要更多的控制和自定义选项，比如处理复杂的参数解析逻辑，
argparse或其他专门的命令行解析库可能更适合。
综上所述，选择是否使用 fire 取决于你的具体需求和项目的复杂性。