WordLlama 使用与配置指南

WordLlama 使用与配置指南

WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama

1. 项目目录结构及介绍

WordLlama 项目目录结构如下：

WordLlama/
├── .github/
│   ├── workflows/
│   │   ├── benchmark/
│   │   ├── build_tools/
│   │   ├── tests/
│   │   └── tutorials/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── classifiers.txt
├── dataset_loader.py
├── eval_mteb.py
├── find_mteb.sh
├── pyproject.toml
├── setup.py
├── train.py
└── wordllama.png

• .github/: 包含 GitHub Actions 工作流文件，用于自动化测试、构建和其他任务。
• .gitignore: 指定在 Git 仓库中应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目采用 MIT 许可证。
• MANIFEST.in: 用于指定打包项目时包含的文件。
• README.md: 项目说明文件，包含项目描述、安装和使用指南。
• classifiers.txt: 包含项目分类信息的文件。
• dataset_loader.py: 用于加载数据集的 Python 脚本。
• eval_mteb.py: 用于评估模型性能的 Python 脚本。
• find_mteb.sh: 用于查找 MTEB 数据集的 Shell 脚本。
• pyproject.toml: 包含项目元数据和依赖关系的文件。
• setup.py: 用于安装 Python 包的脚本。
• train.py: 用于训练 WordLlama 模型的 Python 脚本。
• wordllama.png: 项目图标或图片。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主启动文件是 train.py。此文件包含了用于训练 WordLlama 模型的代码。以下是一个简单的启动示例：

from wordllama import WordLlama

# 创建 WordLlama 实例
wl = WordLlama()

# 加载预训练模型（如果有）
# wl.load('path_to_pretrained_model')

# 训练模型
wl.train('path_to_dataset')

在运行 train.py 之前，确保你已经安装了所有必要的依赖项，并准备好了训练数据集。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 pyproject.toml 文件进行。此文件定义了项目的元数据，包括项目名称、版本、作者、依赖项等。以下是一个示例配置：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.setuptools]
name = "WordLlama"
version = "0.1.0"
description = "A lightweight NLP toolkit for tasks like deduplication, similarity computation, ranking, and clustering."
long_description = "..."
author = "David Lee Miller"
author_email = "davidlee@example.com"
url = "https://github.com/dleemiller/WordLlama"
classifiers = [
    "Programming Language :: Python :: 3",
    "License :: OSI Approved :: MIT License",
    "Operating System :: OS Independent",
]

[options]
packages = find:
python_requires = ">= 3.6"
install_requires = [
    "numpy",
    "scipy",
]

确保在修改配置文件后，检查所有设置以确保它们符合你的项目需求。

WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama