Instructor Embedding 开源项目使用教程

Instructor Embedding 开源项目使用教程

【免费下载链接】instructor-embedding [ACL 2023] One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instructor-embedding

1. 项目目录结构及介绍

Instructor Embedding 项目目录结构如下：

instructor-embedding/
├── .DS_Store
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── instructor.png
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train.py
├── evaluation/
├── examples/
│   └── faiss/
└── InstructorEmbedding/
    ├── __init__.py
    ├── Instructor.py
    ├── data/
    ├── models/
    ├── tests/
    └── utils/

• .DS_Store: Mac OS X 系统生成的文件，用于存储目录的自定义属性。
• .gitignore: 指定 git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: Apache-2.0 许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• instructor.png: 项目相关图片文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目安装和打包的配置文件。
• train.py: 训练模型的脚本文件。
• evaluation: 包含评估模型的脚本和数据的目录。
• examples: 包含示例代码的目录。
• InstructorEmbedding: 包含项目主要代码和模块的目录。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 train.py 脚本进行模型训练。以下是 train.py 的基本使用方法：

# 导入必要的模块
from InstructorEmbedding.train import train_model

# 设置模型训练参数
train_params = {
    'data_path': 'path/to/your/data',  # 数据路径
    'model_name': 'instructor-large',   # 模型名称
    'epochs': 3,                        # 训练轮数
    # 更多参数...
}

# 训练模型
train_model(train_params)

在实际使用中，你需要根据具体情况调整 train_params 中的参数。

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 setup.py 的基本结构：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='InstructorEmbedding',
    version='0.1.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'torch',         # PyTorch
        'numpy',         # NumPy
        'scikit-learn',  # scikit-learn
        # 更多依赖...
    ],
    # 其他元数据和配置...
)

setup.py 文件指定了项目名称、版本号、包含的包、依赖的 Python 包等。在安装项目时，pip install . 命令会使用这个文件来确定需要安装哪些依赖项。

在开始使用之前，确保你已经安装了所有必要的依赖，并且正确配置了项目环境。

【免费下载链接】instructor-embedding [ACL 2023] One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/instructor-embedding