开源项目搜索与学习（Search and Learn）使用教程

开源项目搜索与学习（Search and Learn）使用教程

search-and-learn Recipes to scale inference-time compute of open models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search-and-learn

1. 项目目录结构及介绍

开源项目“搜索与学习（Search and Learn）”旨在提供一系列食谱（recipes），帮助开源模型通过增加测试时的计算量来解决复杂问题。项目目录结构如下：

search-and-learn/
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── recipes/                   <- 包含食谱配置文件、加速配置和slurm脚本
├── scripts/                   <- 包含用于扩展模型测试时计算的脚本
├── pyproject.toml
├── setup.py
├── src/                       <- 项目源代码
└── tests/                     <- 单元测试

• LICENSE：项目的Apache-2.0许可文件。
• Makefile：包含如make style等命令的Makefile文件。
• README.md：项目的顶层README文件，为开发者提供使用指南。
• recipes/：包含食谱配置文件，用于在测试时应用不同的搜索算法。
• scripts/：包含用于扩展开源模型测试时计算的脚本。
• pyproject.toml：安装配置文件，主要用于配置代码质量和测试。
• setup.py：使项目可以通过pip install -e .安装，从而可以导入sal。
• src/：源代码目录，包含项目的主要逻辑。
• tests/：单元测试目录，用于确保代码质量。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过scripts/目录下的脚本进行。首先需要设置Python虚拟环境并安装必要的依赖：

conda create -n sal python=3.11
conda activate sal
pip install -e '.[dev]'

接着，使用Hugging Face命令行工具登录你的账户：

huggingface-cli login

然后，安装Git LFS以便能够将模型推送到Hugging Face Hub：

sudo apt-get install git-lfs

完成这些步骤后，可以参考scripts/目录中的脚本，开始扩展模型的测试时计算。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件主要位于recipes/目录下，这些文件是YAML格式，包含单个推理运行的参数。例如，如果你想要使用最佳-of-N搜索算法，你会在相应的YAML文件中设置相关参数。

配置文件示例内容如下：

algorithm: best_of_n
n: 5
...

在这个配置文件中，algorithm指定了使用的搜索算法，n指定了算法中的N值。每个配置文件的具体参数取决于所使用的搜索算法和项目需求。

以上是开源项目“搜索与学习”的目录结构介绍、启动文件介绍以及配置文件的基本信息。使用时请根据项目官方文档和脚本指引进行操作。

search-and-learn Recipes to scale inference-time compute of open models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search-and-learn