《AI面试代码》项目安装与配置指南

《AI面试代码》项目安装与配置指南

AI-Interview-Code LLM大模型（重点）以及搜广推等 AI 算法中手写的面试题，（非 LeetCode），比如 Self-Attention, AUC等，一般比 LeetCode 更考察一个人的综合能力，又更贴近业务和基础知识一点 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Interview-Code

1. 项目基础介绍

《AI面试代码》是一个开源项目，旨在提供人工智能领域面试中可能会遇到的手写代码题目的示例和解释。这些题目通常不涉及LeetCode类型的算法题，而是更侧重于考察综合能力，如对模型架构、算法原理和实际业务应用的理解。该项目主要使用Python编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目涉及的关键技术包括但不限于：

• 注意力机制（Attention Mechanism）
• 自注意力（Self-Attention）
• 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
• Group-Query Attention
• Transformer Decoder
• 模型评估指标如AUC
• 机器学习基础算法，如KMeans、线性回归
• 自然语言处理中的分词技术，如BPE分词器
• 模型训练中的归一化技术，如LayerNorm、BatchNorm
• 激活函数，如Softmax

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置项目之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python（建议版本3.6及以上）
• pip（Python的包管理工具）
• Git（用于克隆和更新代码仓库）

以下为详细的安装步骤：

步骤1：克隆项目仓库

打开命令行工具，执行以下命令来克隆项目仓库：

git clone https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code.git

步骤2：安装依赖

进入项目目录，安装项目所需的Python包：

cd AI-Interview-Code
pip install -r requirements.txt

注意：requirements.txt 文件中列出了项目所需的第三方库，如果文件不存在，则需要手动安装项目代码中提到的相关包。

步骤3：运行示例代码

项目中的示例代码通常包含在src目录下。你可以根据目录结构找到相应的代码文件，并在命令行中执行它们来查看结果。

例如，如果你想运行Self-Attention的示例代码，你可以找到对应的Python文件并执行：

python src/self_attention_example.py

请根据项目的实际文件结构和代码组织来运行其他示例。

以上就是《AI面试代码》项目的安装和配置指南。按照上述步骤操作后，你应该能够顺利地运行项目中的示例代码，并开始学习和实践人工智能领域的面试题目。

AI-Interview-Code LLM大模型（重点）以及搜广推等 AI 算法中手写的面试题，（非 LeetCode），比如 Self-Attention, AUC等，一般比 LeetCode 更考察一个人的综合能力，又更贴近业务和基础知识一点 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Interview-Code