file-type

Python Fire简化Python对象命令行界面自动生成

ZIP文件

149KB | 更新于2025-09-07 | 116 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
download 立即下载
Python Fire是一个由Google开源的Python库,它能自动将任何Python对象转化为命令行接口(CLI)。这个库的出现,极大地简化了Python程序的命令行界面创建过程,尤其是对于那些希望快速将程序的某个部分或者整个程序暴露给命令行环境的开发者。 Python Fire的核心功能是能够接受几乎任何Python对象,包括函数、类、实例、模块甚至是简单的数据类型,并将它们包装起来,生成一个对应的命令行接口。这一过程是自动的,用户无需编写繁琐的CLI代码,Fire就可以为对象生成必要的命令行参数和选项,使得调用变得更加方便。 Python Fire的使用方法非常简单。开发者只需要导入Fire库,并将想要转换的对象传递给Fire()函数,Fire库就会为该对象自动生成CLI。例如,如果你有一个Python函数,你可以简单地使用以下代码: ```python import fire def say_hello(name): print(f"Hello, {name}!") fire.Fire(say_hello) ``` 在上述代码中,`say_hello`函数是一个简单的函数,它接受一个参数`name`,并打印一条问候信息。通过使用`fire.Fire(say_hello)`,Python Fire会自动创建一个命令行接口,允许用户通过命令行调用这个函数并传入不同的名字参数。 Python Fire不仅仅局限于函数,它同样适用于类和模块。当你将一个类传递给Fire时,库会为类的每个公共方法生成命令行接口,允许用户从命令行创建类的实例,并调用其方法。对于模块,Fire会遍历模块中的公共函数,并生成对应的命令行接口,实现模块的命令行调用。 使用Python Fire的优势包括: 1. 简化命令行接口的创建:开发者可以避免编写大量的CLI代码,从而节省时间专注于核心代码的开发。 2. 快速探索和调试:通过将函数或类转化为CLI,开发者可以快速地运行和测试代码,这对于调试和验证代码非常有帮助。 3. 易于集成:Python Fire可以与其他Python代码无缝集成,无需对现有代码进行大规模重构即可实现命令行访问。 4. 促进代码共享:开发者可以轻松地将代码通过命令行暴露给其他用户,促进代码的共享和重用。 然而,使用Python Fire也有其局限性。自动化生成的CLI可能缺乏针对特定用户界面的精细控制,对于需要高度定制的命令行界面,可能还是需要手动编写更复杂的命令行代码。另外,对于大型项目,自动化生成的CLI可能会变得复杂和难以管理。 尽管有这些限制,Python Fire仍然是一个强大的工具,特别适合于快速原型开发、脚本编写、自动化任务以及教育目的。它的出现降低了命令行程序开发的门槛,使得无论是经验丰富的开发者还是初学者,都能够轻松地将Python代码转化为命令行工具,从而在Bash和其他命令行环境中执行Python代码。 总之,Python Fire提供了一种快速、简单且强大的方式,将Python代码暴露给命令行环境,使得用户可以以命令行的形式运行和测试Python程序。这种自动化的特性,无疑提高了开发效率并降低了命令行界面开发的复杂性。

相关推荐

filetype

一、目的1. 加速训练过程2. 适应大规模数据3. 资源利用率高4. 提升训练速度5. 增大系统容量6. 提高系统可用性7. 加速模型迭代二、 LLaMA-Factory1.安装2. LLaMA-Factory 校验三、 训练引擎1.DDP2. DeepSpeed3.FSDP四、WebUI五. 参数配置1. 模型2. 数据3. 训练参数4. 多卡参数1. ZeRO-12. ZeRO-23. ZeRO-3六、训练七、推理八、XTuner一、目的分布式训练是一种在多个计算节点上共同完成机器学习模型训练任务的过程,它可以充分利用多台计算机的资源,提高训练效率和模型准确性。分布式训练的主要优势包括:1. 加速训练过程通过并行计算,分布式训练大幅缩短了训练时间,提高了训练效率。提高模型准确性:利用更多的计算资源和数据样本进行训练,减少了过拟合风险,提高了模型的泛化能力和准确性。2. 适应大规模数据分布式训练能够处理传统单机训练难以应对的大规模数据集。3. 资源利用率高有效利用了计算资源,避免了单机训练时的资源闲置和浪费。4. 提升训练速度通过并行计算,分布式训练能够显著缩短模型训练的时间,尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时效果更为明显。5. 增大系统容量随着业务量的增长,单机性能已无法满足需求。分布式训练通过多台计算设备的协同工作,能够应对更大规模的应用场景。6. 提高系统可用性分布式架构能够消除单点故障,提高系统的整体可用性。即使某个计算设备出现故障,也不会影响整个训练任务的进行。7. 加速模型迭代在快速迭代的机器学习项目中,分布式训练能够更快地完成模型训练,从而加速模型迭代和优化过程。总的来说,分布式训练在深度学习领域提高训练效率和加快模型收敛的重要手段 。二、 LLaMA-Factory1.安装在安装 LLaMA-Factory 之前,请确保您安装了下列依赖:运行以下指令以安装 LLaMA-Factory 及其依赖:git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"123如果出现环境冲突,请尝试使用 pip install --no-deps -e . 解决2. LLaMA-Factory 校验完成安装后,可以通过使用 llamafactory-cli version 来快速校验安装是否成功如果看到类似下面的界面,就说明安装成功了。 Successfully uninstalled requests-2.31.0 Attempting uninstall: anyio Found existing installation: anyio 4.4.0 Uninstalling anyio-4.4.0: Successfully uninstalled anyio-4.4.0Successfully installed accelerate-1.2.1 aiofiles-23.2.1 aiohappyeyeballs-2.4.6 aiohttp-3.11.12 aiosignal-1.3.2 annotated-types-0.7.0 anyio-4.8.0 audioread-3.0.1 av-14.1.0 click-8.1.8 datasets-3.2.0 dill-0.3.8 docstring-parser-0.16 einops-0.8.1 fastapi-0.115.8 ffmpy-0.5.0 fire-0.7.0 frozenlist-1.5.0 gradio-5.12.0 gradio-client-1.5.4 huggingface-hub-0.28.1 jieba-0.42.1 joblib-1.4.2 lazy-loader-0.4 librosa-0.10.2.post1 llamafactory-0.9.2.dev0 llvmlite-0.44.0 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 msgpack-1.1.0 multidict-6.1.0 multiprocess-0.70.16 nltk-3.9.1 numba-0.61.0 orjson-3.10.15 pandas-2.2.3 peft-0.12.0 pooch-1.8.2 propcache-0.2.1 pyarrow-19.0.0 pydantic-2.10.6 pydantic-core-2.27.2 pydub-0.25.1 python-multipart-0.0.20 pytz-2025.1 regex-2024.11.6 requests-2.32.3 rich-13.9.4 rouge-chinese-1.0.3 ruff-0.9.6 safehttpx-0.1.6 safetensors-0.5.2 scikit-learn-1.6.1 scipy-1.15.1 semantic-version-2.10.0 sentencepiece-0.2.0 shellingham-1.5.4 shtab-1.7.1 soundfile-0.13.1 soxr-0.5.0.post1 sse-starlette-2.2.1 starlette-0.45.3 termcolor-2.5.0 threadpoolctl-3.5.0 tiktoken-0.9.0 tokenizers-0.21.0 tomlkit-0.13.2 tqdm-4.67.1 transformers-4.48.3 trl-0.9.6 typer-0.15.1 typing-extensions-4.12.2 tyro-0.8.14 tzdata-2025.1 uvicorn-0.34.0 websockets-14.2 xxhash-3.5.0 yarl-1.18.3WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venvroot@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# llamafactory-cli version----------------------------------------------------------| Welcome to LLaMA Factory, version 0.9.2.dev0 || || Project page: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory |----------------------------------------------------------root@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# 1234567891011121314三、 训练引擎LLaMA-Factory 支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎。1.DDPDDP (DistributedDataParallel) 通过实现模型并行和数据并行实现训练加速。 使用 DDP 的程序需要生成多个进程并且为每个进程创建一个 DDP 实例,他们之间通过 torch.distributed 库同步。2. DeepSpeedDeepSpeed 是微软开发的分布式训练引擎,并提供ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)、offload、Sparse Attention、1 bit Adam、流水线并行等优化技术。 您可以根据任务需求与设备选择使用。3.FSDP通过全切片数据并行技术(Fully Sharded Data Parallel)来处理更多更大的模型。在 DDP 中,每张 GPU 都各自保留了一份完整的模型参数和优化器参数。而 FSDP 切分了模型参数、梯度与优化器参数,使得每张 GPU 只保留这些参数的一部分。 除了并行技术之外,FSDP 还支持将模型参数卸载至CPU,从而进一步降低显存需求。由于deepseek分布式训练加速,采用混合精度(fp16/fp32)和ZeRO优化,减少显存占用,从而加速训练。所以本文采用DeepSpeed 是训练引擎。四、WebUILLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成 安装 后,您可以通过以下指令进入 WebUI:llamafactory-cli webui1WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。当运行上面命令后,打开如下界面在开始训练模型之前,需要指定的参数有:模型名称及路径训练阶段微调方法训练数据集学习率、训练轮数等训练参数微调参数等其他参数输出目录及配置路径

巩硕
  • 粉丝: 30
上传资源 快速赚钱