Uniflow 开源项目使用指南

Uniflow 开源项目使用指南

uniflow Unified interface for pre-training data augmentation and post-training evaluation of Large Language Models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniflow

Uniflow 是一款由 CambioML 开发的强大工具，专注于通过大型语言模型（LLM）从非结构化数据（如 PDF、Word 和 HTML 文档）中提取文本，并将其转换和聚类成所需的格式，以减少信息损失，增强解读能力，并加速研究与开发过程。

1. 目录结构及介绍

Uniflow 的项目结构精心设计，便于开发者快速上手和贡献代码。以下是其核心目录结构：

uniflow/
├── docs                  # 项目文档和手册存放位置
├── example               # 示例代码或数据，展示如何使用Uniflow
├── tests                 # 单元测试和集成测试的代码
├── uniflow                # 核心源代码模块
├── .gitattributes        # Git属性配置文件
├── .gitignore            # Git忽略文件列表
├── pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置，用于代码质量检查
├── LICENSE               # 许可证文件，表明该项目遵循Apache-2.0协议
├── README.md             # 主要的项目说明文件
├── SECURITY.md           # 关于项目安全性的说明
├── pyproject.toml        # Python项目配置文件，指定依赖管理等
├── run_tests.sh          # 跑步测试的脚本，自动化测试执行
└── ...

• docs: 包含详细的项目文档，是理解项目功能和使用的起点。
• example: 提供了实际应用示例，帮助用户学习如何将Uniflow应用于具体场景。
• tests: 确保项目稳定性的关键部分，包括各种测试案例。
• uniflow: 核心逻辑实现，包含了所有关键处理流程的代码。
• 其余配置文件和脚本用于项目管理和开发流程。

2. 项目的启动文件介绍

虽然Uniflow作为库使用而非直接运行，没有典型的单一“启动文件”，但用户主要通过Python脚本或交互式环境导入并调用其API来“启动”处理流程。这通常涉及以下步骤：

• 导入Uniflow的相关模块：例如，通过from uniflow.core import Client引入客户端类。
• 设置配置和初始化客户端。
• 准备数据对象（如Context）。
• 调用客户端的方法开始处理任务，如client.run(data)。

启动流程的核心在于构造正确的配置和数据流，而不是传统的“主”函数执行。

3. 项目的配置文件介绍

Uniflow的配置灵活性体现在多个层面，不过并不是通过单个固定的配置文件来完成。配置主要通过代码中的实例化参数进行定制，例如创建Config对象时可以指定不同的LLM类型、温度设置等。

• 环境变量配置：对于特定的API访问，如OpenAI的API密钥，建议在项目根目录下创建.env文件来存储这些敏感信息，格式如OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY。
• 配置类（如OpenAIConfig, HuggingfaceConfig）：直接在代码中通过这些配置类的实例化来定义使用哪个LLM服务及其相关参数。

在运行某些流程时，可能会涉及到其他配置，比如使用特定的预处理流程或模型流配置，这些通常是基于需求动态构建的，而不是预先设定在外部配置文件中的。

通过上述方式，Uniflow实现了高度灵活且针对性强的配置方法，适应不同用户和场景的需求。

uniflow Unified interface for pre-training data augmentation and post-training evaluation of Large Language Models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniflow