GRITLM 项目使用教程

GRITLM 项目使用教程

gritlm Generative Representational Instruction Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gritlm

1. 项目的目录结构及介绍

GRITLM 项目是基于 Generative Representational Instruction Tuning 的模型，其目录结构如下：

• evaluation/: 包含评估模型的代码和脚本。
• gritlm/: 主模型代码所在目录。
• rag/: 包含 Retrieval-Augmented Generation 相关的代码。
• scripts/: 包含运行项目所需的脚本文件。
• visuals/: 存储可视化结果的相关文件。
• LICENSE: 项目的 MIT 许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的设置文件，用于安装项目作为 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 gritlm.py 文件进行，以下是启动文件的基本介绍：

• gritlm.py: 这是项目的主要 Python 文件，其中定义了 GritLM 类，用于加载模型、进行编码、生成文本等操作。

启动文件的使用示例如下：

from gritlm import GritLM

# 加载模型
model = GritLM("GritLM/GritLM-7B", torch_dtype="auto")

# 使用模型进行编码
instruction = "Given a scientific paper title, retrieve the paper's abstract"
queries = ["Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System", "Generative Representational Instruction Tuning"]
documents = [
    "A purely peer-to-peer version of electronic cash...",
    "All text-based language problems can be reduced..."
]

# 以下是编码和相似度计算的示例代码

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 setup.py 文件进行，以下是配置文件的基本介绍：

• setup.py: 这个文件定义了项目作为 Python 包的配置信息，包括包的名称、版本、依赖项等。

配置文件的内容示例如下：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="gritlm",
    version="0.1.0",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "torch",
        "numpy",
        "scipy",
        # 其他依赖项
    ],
    # 其他配置信息
)

通过以上配置，用户可以安装项目所需的依赖，并使用该项目提供的功能。在编写代码时，请确保遵循目录结构和配置文件的规范，以便项目能够正常运行。

gritlm Generative Representational Instruction Tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gritlm