SELF-RAG 项目使用教程

SELF-RAG 项目使用教程

self-ragThis includes the original implementation of SELF-RAG: Learning to Retrieve, Generate and Critique through self-reflection by Akari Asai, Zeqiu Wu, Yizhong Wang, Avirup Sil, and Hannaneh Hajishirzi.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-rag

目录结构及介绍

SELF-RAG 项目的目录结构如下:

self-rag/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── self_rag/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
│   └── models/
│       ├── __init__.py
│       ├── model.py
│       └── retrieval.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_main.py
    └── test_models.py
  • README.md: 项目说明文件,包含项目的基本信息和使用指南。
  • requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行项目所需的所有Python包。
  • setup.py: 项目安装脚本,用于安装项目及其依赖。
  • self_rag/: 项目的主要代码目录。
    • __init__.py: 初始化文件,使 self_rag 成为一个Python包。
    • main.py: 项目的启动文件,包含主要的执行逻辑。
    • config.py: 项目的配置文件,包含各种配置选项。
    • utils.py: 工具函数文件,包含项目中使用的各种辅助函数。
    • models/: 模型相关代码目录。
      • __init__.py: 初始化文件,使 models 成为一个Python包。
      • model.py: 模型定义文件,包含项目的核心模型。
      • retrieval.py: 检索模块文件,包含与检索相关的逻辑。
  • tests/: 测试代码目录,包含项目的单元测试。
    • __init__.py: 初始化文件,使 tests 成为一个Python包。
    • test_main.py: 针对 main.py 的单元测试文件。
    • test_models.py: 针对 models/ 目录下的代码的单元测试文件。

项目的启动文件介绍

main.py 是 SELF-RAG 项目的启动文件,负责项目的初始化和主要逻辑的执行。以下是 main.py 的主要内容:

import argparse
from self_rag.config import Config
from self_rag.models import Model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="SELF-RAG Main Program")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the configuration file")
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    model = Model(config)
    model.run()

if __name__ == "__main__":
    main()
  • main() 函数是程序的入口点,负责解析命令行参数并初始化配置和模型。
  • argparse 模块用于解析命令行参数。
  • Config 类用于加载和解析配置文件。
  • Model 类是项目的核心模型,负责执行主要的业务逻辑。

项目的配置文件介绍

config.py 文件定义了 Config 类,用于加载和解析配置文件。以下是 config.py 的主要内容:

import yaml

class Config:
    def __init__(self, config_path):
        with open(config_path, 'r') as f:
            self.config = yaml.safe_load(f)

    def get_config(self):
        return self.config
  • Config 类通过 yaml.safe_load 方法加载并解析配置文件。
  • 配置文件通常是一个 YAML 文件,包含项目的各种配置选项,如模型参数、数据路径等。

通过以上介绍,您应该对 SELF-RAG 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您更好地使用和理解该项目。

self-ragThis includes the original implementation of SELF-RAG: Learning to Retrieve, Generate and Critique through self-reflection by Akari Asai, Zeqiu Wu, Yizhong Wang, Avirup Sil, and Hannaneh Hajishirzi.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-rag

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### LightRAG 使用教程 #### 安装依赖库 为了使用 LightRAG,需先安装必要的 Python 库。推荐创建一个新的虚拟环境来管理这些依赖项。 ```bash pip install light-rag ``` 此命令会自动下载并安装 LightRAG 及其所需的所有依赖包[^1]。 #### 初始化配置文件 项目根目录下应存在名为 `config.yaml` 的配置文件,用于定义模型参数和其他设置选项。具体结构如下所示: ```yaml model_name_or_path: "bert-base-uncased" max_length: 512 batch_size: 8 learning_rate: 5e-5 num_train_epochs: 3 logging_dir: "./logs/" output_dir: "./results/" ``` 上述字段可根据实际需求调整相应数值。 #### 加载预训练模型 通过指定路径加载已有的预训练权重,以便在此基础上继续微调或推理预测。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path/to/model') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('path/to/model') ``` 这段代码展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库中的工具类快速实例化 tokenizer 和 model 对象。 #### 数据集准备 对于特定任务的数据处理逻辑通常封装在一个自定义 Dataset 类内实现。下面给出了一种常见做法作为参考: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels=None): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): text = str(self.texts[idx]) inputs = tokenizer(text, truncation=True, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt") if self.labels is not None: label = int(self.labels[idx]) item = {key: val.squeeze(0) for key,val in inputs.items()} item['labels'] = torch.tensor(label) return item else: item = {key: val.squeeze(0) for key,val in inputs.items()} return item ``` 这里实现了文本分类场景下的数据读取与转换流程,支持有监督学习模式(提供标签)以及无监督/半监督情况(不传入标签)。注意要根据实际情况修改输入输出格式以适应不同应用场景的需求。 #### 训练过程概述 完成以上准备工作之后就可以正式开启训练环节了。LightRAG 提供了一个简洁易用的 Trainer API 来简化整个工作流。 ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset ) trainer.train() ``` 该脚本片段说明了怎样借助内置函数轻松启动一轮完整的迭代更新操作,并定期保存中间成果至本地磁盘中备用。 #### 推理服务部署 当模型经过充分训练达到预期性能指标后,则可以考虑将其转化为 RESTful Web Service 形式对外发布接口供其他业务系统调用访问。 ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() @app.post("/predict/") async def predict(item: Item): input_text = item.input_text encoded_input = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').to(device) with torch.no_grad(): logits = model(**encoded_input).logits prediction = torch.argmax(logits, dim=-1).item() response = {"prediction": prediction} return JSONResponse(content=response) ``` FastAPI 是一种现代高效的异步框架,非常适合用来搭建轻量级在线推断平台;而 Pydantic 则提供了强大的数据验证机制确保请求体格式合法合规。
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