《CGFT-LLM 项目使用说明》

《CGFT-LLM 项目使用说明》

cgft-llm Practice to LLM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/cgft-llm

1. 项目目录结构及介绍

CGFT-LLM 项目是一个开源项目，主要用于实践大型语言模型（LLM）的相关技术。项目的目录结构如下：

cgft-llm/
├── assets/              # 存储项目相关资源
├── docker/              # 容器化部署相关文件
├── docs/                # 项目文档
├── dulldrum/            # 与 bilibili_lottery 相关的代码
├── function-calling/    # 函数调用示例代码
├── gradio/              # Gradio 相关项目
├── graph-rag/           # Graph-RAG 相关代码
├── kaggle/              # Kaggle 竞赛相关代码
├── llama-cpp/           # Llama.cpp 相关代码
├── llama-factory/       # Llama 模型微调相关代码
├── llama-index/         # Llama-index 相关代码
├── milvus/              # Milvus 向量数据库相关代码
├── tool-calls/          # 工具调用示例代码
├── vllm/                # VLLM 相关代码
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── LICENSE              # 项目许可证
├── README.md            # 项目说明文件

目录说明：

• assets/：存放项目所需的静态资源文件。
• docker/：包含用于容器化部署的 Docker 相关文件。
• docs/：存放项目的文档资料。
• dulldrum/：包含与 Bilibili 抽奖相关的 JavaScript 代码。
• function-calling/：示例代码，展示如何进行函数调用。
• gradio/：使用 Gradio 构建和分享 AI 应用的代码。
• graph-rag/：Graph-RAG 相关代码，用于图结构数据的处理。
• kaggle/：参与 Kaggle 竞赛的代码。
• llama-cpp/：Llama.cpp 的轻量化部署和量化代码。
• llama-factory/：Llama 模型的微调工厂相关代码。
• llama-index/：Llama-index 的实现，用于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。
• milvus/：Milvus 向量数据库的代码。
• tool-calls/：示例代码，展示如何统一命名风格。
• vllm/：VLLM 部署工具及分页注意力机制的代码。
• .gitignore：Git 忽略文件，用于指定不需要提交到版本库的文件。
• LICENSE：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目说明文件，提供项目的简要介绍和相关信息。

2. 项目的启动文件介绍

在 CGFT-LLM 项目中，并没有一个单一的启动文件，因为项目是由多个子项目组成。每个子项目可能有自己的启动脚本或命令。以下是一些常见的启动方式：

• 对于使用 Docker 的项目，通常会使用 docker-compose 命令来启动容器。
• 对于 Python 项目，可能会直接运行 main.py 或其他指定的 Python 脚本。

具体的启动方式请参考各个子项目的 README.md 文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于各个子项目目录下，具体的配置文件及其作用如下：

• config.json 或 config.yaml：这些文件通常包含项目的配置信息，如 API 密钥、数据库连接信息、端口号等。
• .env：环境变量文件，用于设置项目的环境变量，如数据库用户名、密码等敏感信息。

请根据每个子项目的具体需求进行配置文件的修改和调整。配置文件的详细内容请参考各个子项目的文档说明。

cgft-llm Practice to LLM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/cgft-llm