TabLLM 开源项目教程

TabLLM 开源项目教程

TabLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TabLLM

1. 项目介绍

TabLLM 是一个用于表格数据少样本分类的开源项目，基于大型语言模型（LLM）实现。该项目的主要目标是利用 LLM 对表格数据进行高效的分类，尤其是在数据量较少的情况下。TabLLM 由 Stefan Hegselmann、Alejandro Buendia、Hunter Lang、Monica Agrawal、Xiaoyi Jiang 和 David Sontag 等人开发，并在 GitHub 上开源。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 conda，并创建一个虚拟环境：

conda create -n tabllm python==3.8
conda activate tabllm

接下来，安装必要的依赖包：

conda install numpy scipy pandas scikit-learn
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
pip install datasets transformers sentencepiece protobuf xgboost lightgbm tabpfn

2.2 克隆项目

克隆 TabLLM 项目到本地：

git clone https://github.com/clinicalml/TabLLM.git
cd TabLLM

2.3 数据准备

创建表格数据的文本序列化：

python create_external_datasets.py --dataset heart --list --tabletotext

2.4 训练与评估

使用 t-few 项目进行训练和评估：

# 复制必要的文件到 t-few 项目
cp /root/TabLLM/t-few/bin/few-shot-pretrained-100k.sh /root/t-few/bin/
cp /root/TabLLM/t-few/configs/* /root/t-few/configs/
cp /root/TabLLM/t-few/src/models/EncoderDecoder.py /root/t-few/src/models/
cp /root/TabLLM/t-few/src/data/* /root/t-few/src/data/
cp /root/TabLLM/t-few/src/scripts/get_result_table.py /root/t-few/src/scripts/

# 运行实验
cd /root/t-few
./bin/few-shot-pretrained-100k.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 医疗数据分类

TabLLM 在医疗数据分类中表现出色，尤其是在处理少量标注数据时。例如，可以使用 TabLLM 对心脏病患者的医疗记录进行分类，帮助医生快速识别高风险患者。

3.2 金融数据分析

在金融领域，TabLLM 可以用于信用评分、欺诈检测等任务。通过少量的训练数据，TabLLM 能够快速学习并准确分类，帮助金融机构提高风险管理能力。

4. 典型生态项目

4.1 t-few

t-few 是 TabLLM 的主要依赖项目之一，提供了高效的少样本学习框架。通过与 t-few 的结合，TabLLM 能够更好地处理表格数据的分类任务。

4.2 Hugging Face Transformers

Hugging Face 的 Transformers 库为 TabLLM 提供了强大的预训练语言模型支持，使得 TabLLM 能够利用最新的 LLM 技术进行表格数据分类。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 TabLLM 进行表格数据的少样本分类任务。

TabLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TabLLM