WilmerAI 项目使用教程

WilmerAI 项目使用教程

WilmerAI What If Language Models Expertly Routed All Inference? WilmerAI allows prompts to be routed to specialized workflows based on the domain chosen by your LLM. Also allows chat Assistants to be powered by multiple LLMs working in tandem to generate a response. Compatible with Socg's Offline Wikipedia Article API. WilmerAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WilmerAI

1. 项目目录结构及介绍

WilmerAI 项目的目录结构如下:

WilmerAI/
├── Docs/                   # 项目文档
├── Middleware/             # 中间件
├── Public/
│   ├── Configs/            # 配置文件
│   ├── Logs/               # 日志文件
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── LICENSE                 # 开源协议文件
├── README.md               # 项目描述文件
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── run_macos.sh            # macOS 启动脚本
├── run_windows.bat         # Windows 启动脚本
└── server.py               # 项目主程序

Docs/

项目文档文件夹,包含了项目的文档和教程。

Middleware/

中间件文件夹,可能包含了项目需要的中间件或者是一些辅助的模块。

Public/

公共文件夹,包含了配置文件和日志文件。

Configs/

配置文件文件夹,包含了项目运行所需的配置文件。

Logs/

日志文件文件夹,用于存放运行过程中的日志信息。

.gitignore

定义了 Git 忽略的文件列表,用于防止一些文件被错误地提交到版本控制。

LICENSE

开源协议文件,本项目采用 GPL-3.0 许可。

README.md

项目描述文件,包含了项目的简介、使用方法和一些重要的信息。

requirements.txt

项目依赖文件,列出了项目运行所需的 Python 包。

run_macos.sh

macOS 系统下的项目启动脚本。

run_windows.bat

Windows 系统下的项目启动脚本。

server.py

项目的主程序文件,是项目的核心部分。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件有两个,分别是 run_macos.shrun_windows.bat

run_macos.sh

这是 macOS 系统下的启动脚本,使用方法如下:

chmod +x run_macos.sh
./run_macos.sh

run_windows.bat

这是 Windows 系统下的启动脚本,双击运行即可。

run_windows.bat

这两个脚本都会运行项目的主程序 server.py

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 Public/Configs/ 文件夹下。这些文件用于配置项目的运行参数,包括但不限于 API 密钥、端口设置等。

具体配置文件的内容和用途可能需要查阅项目文档或官方教程中关于配置的详细说明。通常情况下,你需要根据实际情况修改配置文件以满足项目的需求。

请根据实际情况调整配置文件,然后使用启动脚本启动项目。

WilmerAI What If Language Models Expertly Routed All Inference? WilmerAI allows prompts to be routed to specialized workflows based on the domain chosen by your LLM. Also allows chat Assistants to be powered by multiple LLMs working in tandem to generate a response. Compatible with Socg's Offline Wikipedia Article API. WilmerAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WilmerAI

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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