MLE-Agent项目使用教程

MLE-Agent项目使用教程

MLE-agent MLE-Agent is designed to be a pair coding agent for machine learning engineers and researchers. Support OpenAI and Ollama. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mle/MLE-agent

1. 项目目录结构及介绍

MLE-Agent项目的目录结构如下：

• .github/
  • 存放与GitHub相关的配置文件。
• assets/
  • 存放项目所需的静态资源。
• mle/
  • 包含MLE-Agent的核心代码和模块。
• tests/
  • 存放项目的单元测试和集成测试代码。
• web/
  • 包含项目的Web应用部分代码。
• .gitignore
  • 指定git应该忽略的文件和目录。
• CONTRIBUTING.md
  • 提供贡献代码的指南。
• LICENSE
  • 项目的开源协议文件。
• MANIFEST.in
  • 包含打包项目时需要包含的文件列表。
• README.md
  • 项目的说明文档。
• requirements.txt
  • 项目运行所依赖的外部库列表。
• setup.cfg
  • 包含项目打包和安装的配置信息。
• setup.py
  • 项目打包的Python脚本。

每个目录和文件都有其特定的作用，确保项目的结构清晰，便于开发和维护。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是setup.py，该文件用于定义项目的包结构、依赖项和其他配置信息。以下是启动文件的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='mle-agent',
    version='0.4.2',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        # 这里列出了项目依赖的Python包
    ],
    # 其他配置信息...
)

当你需要安装或更新项目依赖时，可以使用以下命令：

pip install -r requirements.txt

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括.github/workflows目录下的GitHub Actions工作流文件，以及项目根目录下的config.py（如果存在）。

GitHub Actions工作流文件用于定义自动化任务，例如自动执行测试、打包和发布代码等。例如，以下是一个简单的GitHub Actions工作流文件：

name: Python application

on: [push]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python 3.8
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: 3.8
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Test with unittest
      run: |
        python -m unittest discover -s tests

config.py文件用于定义项目全局的配置信息，例如数据库连接信息、API密钥等。以下是一个示例配置文件：

# config.py
DATABASE_URI = 'sqlite:///example.db'
API_KEY = 'your_api_key_here'

确保在开发和部署项目时，正确配置这些文件以确保项目的正常运行。

MLE-agent MLE-Agent is designed to be a pair coding agent for machine learning engineers and researchers. Support OpenAI and Ollama. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mle/MLE-agent