Smolmodels 安装与配置指南

Smolmodels 安装与配置指南

smolmodels ✨ build ml models in natural language and minimal code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolmodels

1. 项目基础介绍

smolmodels 是一个开源项目，它允许用户通过自然语言和少量代码构建机器学习模型。用户只需描述他们希望模型完成的任务，smolmodels 库就会自动构建包括数据生成、特征工程、训练和打包在内的模型。

主要编程语言：Python

2. 关键技术与框架

该项目主要使用以下技术和框架：

• Graph Search：图搜索算法用于探索可能的模型解决方案。
• LLM (Large Language Models)：大型语言模型用于生成代码和数据。
• Pydantic：用于数据验证和设置模型架构的 Python 库。
• Docker：用于容器化模型，确保环境一致性（可选）。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和工具：

• Python 3.7 或更高版本
• pip 包管理工具
• (可选) Docker 环境（如果需要使用 Docker）

详细安装步骤

步骤 1: 安装 Python 和 pip

确保您的系统中安装了 Python 和 pip。您可以通过在终端中运行以下命令来检查它们的安装情况：

python --version
pip --version

如果未安装，请从 Python 官网下载并安装 Python，pip 将随 Python 一起安装。

步骤 2: 安装 smolmodels

使用 pip 安装 smolmodels。您可以选择以下几种安装方式：

默认安装（不包含深度学习依赖项）：

pip install smolmodels

轻量级安装：

pip install smolmodels[lightweight]

完整安装（包括深度学习依赖项）：

pip install smolmodels[all]

深度学习专用安装：

pip install smolmodels[deep-learning]

注意：轻量级安装适用于大多数机器学习任务，并且可以显著减少安装大小。如果您需要深度学习功能，请使用 [all] 或 [deep-learning] 选项。

步骤 3: 配置 API 密钥（如果需要）

如果您的项目需要使用外部 API（例如，大型语言模型提供商），您需要设置 API 密钥。将您的 API 密钥保存在环境变量中，或将其直接配置在项目的配置文件中。

例如，设置环境变量：

export OPENAI_API_KEY='your_api_key_here'

在代码中使用环境变量：

import os

api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

完成以上步骤后，您就可以开始使用 smolmodels 构建您的机器学习模型了。

smolmodels ✨ build ml models in natural language and minimal code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolmodels