Promptify部署指南：本地搭建高性能提示工程服务
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Promptify 你是否还在为复杂的提示工程服务部署而烦恼？是否希望在本地环境中搭建一个稳定、高效的提示工程服务，却苦于缺乏清晰的指导？本文将带你一步步完成Promptify的本地部署，从环境准备到服务验证，让你轻松拥有属于自己的提示工程服务。读完本文，你将掌握Promptify的安装部署流程、环境配置方法以及基本功能验证，能够快速上手使用Promptify进行提示工程相关工作。
项目介绍
Promptify是一个专注于提示工程（Prompt Engineering）、提示版本控制（Prompt Versioning）的项目，它允许你使用GPT或其他基于提示的模型来获取结构化输出。通过Promptify，你可以轻松执行各种NLP任务，如命名实体识别（NER）、文本分类、问答生成等，无需大量的训练数据，仅需少量代码即可实现。
项目结构概览
Promptify项目结构清晰，主要包含以下关键目录和文件：
- promptify/：项目核心代码目录，包含模型、提示模板、处理器等关键组件。
- examples/：示例代码目录，提供了各种NLP任务的使用示例，如examples/medical_ner.py。
- docs/：项目文档目录，包含安装指南等详细文档，如docs/source/getting_started/installation.rst。
- assets/：项目资源目录，存放了各类图片资源，如项目logo、功能展示图等。
- requirements.txt：项目依赖文件，列出了运行Promptify所需的第三方库，requirements.txt。
- setup.py：项目安装脚本，用于从源码安装Promptify，setup.py。
环境准备
在开始部署Promptify之前，需要确保你的本地环境满足以下要求：
- Python 3.7及以上版本。
- 相关依赖库，可通过项目的requirements.txt文件安装。
安装Python
如果你还未安装Python，可以从Python官方网站下载并安装Python 3.7或更高版本。安装完成后，可以通过以下命令验证Python版本：
python --version
克隆项目仓库
首先，你需要将Promptify项目仓库克隆到本地。项目仓库地址为：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Promptify.git
克隆完成后，进入项目目录：
cd Promptify
安装部署
Promptify提供了多种安装方式，你可以根据自己的需求选择适合的安装方法。
使用pip安装
这是最简单的安装方式，适用于大多数用户。打开终端，执行以下命令：
pip3 install promptify
或者，如果你需要安装最新的开发版本，可以通过以下命令从GitHub仓库安装：
pip3 install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git
从源码安装
如果你需要对Promptify进行二次开发或修改源码，可以选择从源码安装。首先，确保你已经克隆了项目仓库并进入项目目录，然后执行以下命令进行安装：
pip install -e .
该命令会以可编辑模式安装Promptify，你对源码的修改会立即生效，无需重新安装。
安装依赖
无论你选择哪种安装方式，都需要确保安装了项目所需的依赖。项目依赖列表在requirements.txt文件中，你可以通过以下命令安装依赖：
pip install -r requirements.txt
环境配置
安装完成后，还需要进行一些必要的环境配置，以确保Promptify能够正常工作。
API密钥配置
默认情况下，Promptify使用OpenAI的GPT-3模型（如text-davinci-003）。要使用OpenAI模型，你需要拥有OpenAI API密钥。你可以通过登录OpenAI官网创建一个新的API令牌来获取API密钥。
获取API密钥后，在使用OpenAI模型时，需要将API密钥传递给OpenAI类的实例，例如：
from promptify import OpenAI
model = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
其他模型配置
除了OpenAI模型，Promptify还支持Huggingface等其他模型。如果你想使用Huggingface的模型，可以使用HubModel()类，具体配置方法可参考项目文档。
功能验证
安装和配置完成后，我们可以通过运行示例代码来验证Promptify的功能是否正常。
运行医疗NER示例
examples/medical_ner.py是一个医疗领域命名实体识别的示例代码，通过运行该示例，我们可以验证Promptify的基本功能。以下是简化后的运行步骤：
- 打开终端，进入项目目录。
- 编辑examples/medical_ner.py文件，将其中的
api_key替换为你的OpenAI API密钥。 - 执行以下命令运行示例：
python examples/medical_ner.py
示例代码的核心部分如下：
from promptify import Prompter, OpenAI, Pipeline
sentence = """The patient is a 93-year-old female with a medical history of chronic right hip pain, osteoporosis, hypertension, depression, and chronic atrial fibrillation admitted for evaluation and management of severe nausea and vomiting and urinary tract infection"""
model = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
prompter = Prompter('ner.jinja')
pipe = Pipeline(prompter, model)
result = pipe.fit(sentence, domain="medical", labels=None)
print(result)
运行成功后，你将看到类似以下的输出，其中包含从医疗文本中识别出的实体及其类型：
[
{"E": "93-year-old", "T": "Age"},
{"E": "chronic right hip pain", "T": "Medical Condition"},
{"E": "osteoporosis", "T": "Medical Condition"},
...
]
功能展示图
Promptify支持多种NLP任务，以下是一些功能展示图，展示了Promptify在不同NLP任务上的应用效果：
这些图片展示了Promptify在命名实体识别、多标签分类和问答生成等任务上的能力，通过简单的配置和调用，即可实现这些复杂的NLP功能。
总结与展望
通过本文的指南，你已经成功在本地环境中搭建了Promptify提示工程服务，并验证了其基本功能。Promptify为提示工程工作提供了便捷的工具和接口，使得各类NLP任务的实现变得简单高效。
未来，Promptify还将不断优化和扩展，提供更多的提示模板、支持更多的模型以及更丰富的NLP任务。你可以持续关注项目的更新，探索更多高级功能。如果你在使用过程中遇到问题或有新的需求，可以加入项目的Discord社区参与讨论，与其他开发者共同交流学习。
希望本文能够帮助你顺利部署和使用Promptify，祝你在提示工程的探索之路上取得更多成果！如果你觉得本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏并关注项目，以便获取更多相关内容和更新。下期我们将介绍Promptify的高级功能和自定义提示模板的制作方法，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
