NVIDIA Cosmos-Tokenizer 项目使用教程

NVIDIA Cosmos-Tokenizer 项目使用教程

Cosmos-Tokenizer A suite of image and video neural tokenizers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Cosmos-Tokenizer

1. 项目的目录结构及介绍

NVIDIA Cosmos-Tokenizer 是一个开源项目，包含了用于图像和视频神经标记的套件。项目的目录结构如下：

Cosmos-Tokenizer/
├── assets/              # 存放项目相关资源
├── cosmos_tokenizer/    # 核心代码库
├── notebook/            # Jupyter 笔记本文件
├── test_data/           # 测试数据
├── .gitattributes       # Git 属性文件
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── Dockerfile           # Docker 构建文件
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── requirements.txt     # 项目依赖
├── setup.py             # 设置文件，用于构建项目

• assets/：存放与项目相关的资源文件，如示例图片和视频等。
• cosmos_tokenizer/：包含项目的主要代码，包括标记化器和相关库。
• notebook/：存放用于演示和测试的 Jupyter 笔记本文件。
• test_data/：包含用于测试的图像和视频数据。
• .gitattributes：定义如何处理特定的文件类型。
• .gitignore：定义 Git 应该忽略的文件和目录。
• CONTRIBUTING.md：提供贡献代码的指南。
• Dockerfile：用于创建项目镜像的 Docker 文件。
• LICENSE：项目的许可证文件。
• README.md：介绍项目的说明文件。
• requirements.txt：列出项目运行所需的依赖库。
• setup.py：用于安装和构建项目的 Python 设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过执行 setup.py 脚本，它会安装项目所需的依赖，并准备环境。

pip install -e .

此外，可以通过 Docker 来启动项目，这需要先构建 Docker 镜像：

docker build -t cosmos-tokenizer -f Dockerfile .

然后运行 Docker 容器：

docker run --gpus all -it --rm -v /home/${USER}:/home/${USER} --workdir ${PWD} cosmos-tokenizer /bin/bash

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过修改 requirements.txt 文件来管理项目依赖。此文件列出了项目运行所需的 Python 库及其版本。

例如，如果需要添加一个新的依赖库，可以将其名称和版本添加到 requirements.txt 文件中。

另外，Docker 容器的配置可以通过修改 Dockerfile 来实现，以适应不同的运行环境。

以上就是 NVIDIA Cosmos-Tokenizer 项目的使用教程，包括目录结构介绍、启动文件介绍以及配置文件介绍。希望对使用者有所帮助。

Cosmos-Tokenizer A suite of image and video neural tokenizers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Cosmos-Tokenizer