在真实的 NLP 项目开发中，建议按照从底层到上层、从基础到业务的顺序编写代码，既保证架构清晰，也能让每一步的功能验证更顺畅。结合你的项目结构，推荐的开发顺序如下，可参考：

一、基础工具层（先搭“地基”）

1. utils.py（工具函数）

   • 先写通用工具，比如：
     • 数据预处理函数（文本分词、ID 映射、padding 补全）
     • 日志记录、时间戳生成
     • 设备选择（自动判断 CPU/GPU）
   • 作用：让后续代码复用这些工具，避免重复造轮子。

2. data 目录（数据集准备）

   • 整理 bert_pretrain 和 data1 里的数据集，编写 数据加载逻辑（如果是自定义数据集，可先写 Dataset 类）。
   • 比如在 data 里加一个 data_loader.py（如果没有的话），实现：
     • 文本 -> Tokenizer 编码
     • 数据集划分（训练集/验证集/测试集）
     • 搭配 PyTorch 的 DataLoader 做批量加载
   • 作用：后续模型训练需要喂数据，先把数据流程跑通，后面调模型更高效。

二、模型核心层（再建“房子主体”）

3. models/bert.py（模型构建）
   • 定义 BERT 模型结构（或基于预训练模型的微调结构）。
   • 可以先写基础的模型类，包含：
     • __init__ 初始化（加载预训练权重、定义下游任务头）
     • forward 前向传播（模型怎么处理输入、输出预测结果）
   • 作用：模型是核心，先把结构写好，后面训练、预测都依赖它。

三、训练与评估层（给房子“装修+测试”）

4. train_eval.py（模型训练与评估）
   • 写训练逻辑：
     • 加载数据集（依赖 utils 和 data 里的代码）
     • 初始化模型（依赖 models/bert.py）
     • 定义优化器、损失函数、训练循环（epoch 迭代、前向/反向传播）
   • 写评估逻辑：
     • 在验证集/测试集上跑模型，计算准确率、损失等指标
     • 保存最佳模型权重（存到 saved_dic 或 saved_dic1）
   • 作用：验证模型是否能跑通、是否有效果，是“让模型能干活”的关键步骤。

四、业务应用层（给房子“装家具”）

5. run.py / run1.py（训练入口）

   • 配置训练参数（学习率、batch_size、epoch 数等）
   • 调用 train_eval.py 的训练函数，一键启动训练
   • 作用：把训练流程封装成“快捷启动器”，方便后续调参、复现实验。

6. predict.py（模型预测）

   • 加载训练好的模型权重（从 saved_dic 或 saved_dic1）
   • 写推理逻辑：输入文本 -> 模型预测 -> 输出结果（分类标签、概率等）
   • 作用：验证模型在单条数据/新数据上的表现，向“能用”靠近一步。

7. app.py / demo.py（模型部署/演示）

   • 如果是 Web 部署（Flask/FastAPI）：写接口逻辑，接收 HTTP 请求、调用 predict.py 做预测、返回结果。
   • 如果是 Demo 演示：做简单的交互界面（命令行或网页），让用户输入文本，实时看预测结果。
   • 作用：把模型变成“可用的服务/产品”，完成从开发到落地的闭环。

五、为什么这样排序？

• 从底层到上层：工具、数据、模型是基础，先保证这些“地基”稳定，再做训练、预测、部署这些“上层建筑”，避免反复改动底层逻辑。
• 从验证到落地：先让模型能训练（train_eval）、能预测（predict），再封装成应用（app/demo），每一步都能验证前一步的成果，减少返工。

实际开发中，也可以小步迭代：比如写完 utils 和 data，就简单测试下数据加载；写完 bert.py，就打印下模型结构和输出维度，确保没问题再继续。这样能及时发现问题，避免最后“牵一发动全身”～