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本目录提供辅助模型训练的一些工具，文件结构如下所示：
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```bash
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├── transformers # 适配hugging face的transformers的一些工具
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│ ├── configuration_internlm.py # config适配工具
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│ ├── modeling_internlm.py # model适配工具
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│ ├── tokenization_internlm.py # tokenizer适配工具
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│ └── convert2hf.py # 模型适配hugging face工具
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└── tokenizer.py # 将原始数据转换成bin和meta文件的工具
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```
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# tokenizer.py
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生成原始数据的`bin`和`meta`文件需要使用`tokenizer`，我们通过在`tools/tokenizer.py`中指定模型参数路径的方式来导入tokenizer模型。目前我们提供了`V7_sft.model`来生成tokens。若想使用不同的模型，可直接修改`tokernizer.py`中的模型参数路径。
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可以运行以下命令生成原始数据对应的`bin`和`meta`文件，其中参数`text_input_path`表示原始文本数据路径，目前支持`txt`、`json`和`jsonl`三种输入格式，`bin_output_path`表示生成的`bin`文件的保存路径。
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```bash
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$ python tools/tokenizer.py --text_input_path your_input_text_path --bin_output_path your_output_bin_path
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```
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下面是一个数据处理的例子：
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给定一个包含原始数据集的文件`raw_data.txt`，原始数据集如下所示：
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```bash
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感恩生活中的每一个细节，才能真正体会到幸福的滋味。
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梦想是人生的动力源泉，努力追逐，才能实现自己的目标。
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学会宽容和理解，才能建立真正和谐的人际关系。
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```
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可以通过运行以下命令来生成`bin`和`meta`文件：
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```bash
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$ python tools/tokenizer.py --text_input_path raw_data.txt --bin_output_path cn/output.bin
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```
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需要注意的是，生成的`bin`文件需要保存在`cn`或者`en`或者`code`或者`ja`或者`ar`或者`kaoshi`这五个目录下，以区分数据集的类型。
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其中，`cn`表示中文数据集；`en`表示英文数据集；`code`表示代码数据集；`ja`表示日语数据集；`ar`表示阿拉伯语数据集；`kaoshi`表示考试数据集。
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生成的bin文件的格式如下：
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```python
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{"tokens": [73075, 75302, 69522, 69022, 98899, 67713, 68015, 81269, 74637, 75445, 99157]}
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{"tokens": [69469, 60355, 73026, 68524, 60846, 61844, 98899, 67775, 79241, 98899, 67713, 67800, 67453, 67838, 99157]}
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{"tokens": [68057, 79017, 60378, 68014, 98899, 67713, 67990, 68015, 70381, 67428, 61003, 67622, 99157]}
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```
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`bin`文件中的每一行均对应原始数据集中的每一个句子，表示每个句子的`token`（下文将用sequence指定）。
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生成的`meta`文件的格式如下：
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```bash
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(0, 11), (90, 15), (208, 13)
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```
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在`meta`文件中，每个元组对应着`bin`文件中每一个`sequence`的元信息。其中，元组的第一个元素表示每个`sequence`在所有`sequence`中的`starting index`，第二个元素表示每个`sequence`中有多少个`tokens`。
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例如，对于第一个`sequence`，`starting index`为 0，有 11 个`tokens`；对于第二个`sequence`，由于第一个`sequence`转换为`string`后的长度为`89`，因此它的`starting index`为 90，有 15 个`tokens`。
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`json`和`jsonl`类型的文件的`bin`和`meta`文件格式和`txt`一致，此处不再赘叙。 |