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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考