AgentLaboratory 项目使用说明
1. 项目目录结构及介绍
AgentLaboratory 是一个端到端的自动研究工作流程,旨在协助研究人员实现他们的研究想法。项目的目录结构如下:
AgentLaboratory/
├── experiment_configs/ # 实验配置文件目录
├── media/ # 媒体文件目录
├── .gitignore # Git忽略文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目自述文件
├── agents.py # 定义项目中使用的代理类
├── ai_lab_repo.py # 项目主体逻辑文件
├── common_imports.py # 公共导入模块
├── inference.py # 推断逻辑文件
├── mlesolver.py # 机器学习求解器文件
├── papersolver.py # 论文求解器文件
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── tools.py # 工具模块
└── utils.py # 实用工具模块
experiment_configs/
: 存储实验配置文件,用于定义和修改实验参数。media/
: 存储项目相关的媒体文件,例如图像、视频等。.gitignore
: 指定Git版本控制时需要忽略的文件和目录。LICENSE
: 项目使用的许可证信息,本项目采用MIT许可证。README.md
: 项目自述文件,包含项目概述、安装和使用说明等。agents.py
: 定义了项目中使用的代理类,用于实现自动化研究流程。ai_lab_repo.py
: 项目主体逻辑文件,包含了研究流程的启动和执行。common_imports.py
: 公共导入模块,用于集中管理项目中常用的模块导入。inference.py
: 实现推断逻辑的模块。mlesolver.py
: 实现机器学习问题求解的模块。papersolver.py
: 实现论文相关问题的求解模块。requirements.txt
: 列出项目运行所需的Python库和依赖。tools.py
: 提供了一系列工具函数,用于辅助项目开发。utils.py
: 包含一些实用工具函数,用于处理项目中的通用任务。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为 ai_lab_repo.py
。这个文件包含了整个研究工作流程的入口点。以下是启动文件的基本使用方法:
python ai_lab_repo.py --yaml-location "experiment_configs/MATH_agentlab.yaml"
上述命令会启动 AgentLaboratory,并指定实验配置文件的位置。--yaml-location
参数后面跟的是配置文件的路径。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 experiment_configs/
目录下。这些文件采用 YAML 格式,用于定义和修改实验的参数。以下是一个配置文件的示例:
task-notes:
plan-formulation:
- '制定一个针对MATH测试集使用提示技术的实验计划。'
- '请使用 gpt-4o-mini 进行实验。'
- '必须对整个MATH的500个测试问题进行评估。'
data-preparation:
- '请使用 gpt-4o-mini 进行实验。'
- '必须对整个MATH的500个测试问题进行评估。'
- '以下是加载数据集的示例代码...\nfrom datasets import load_dataset\nMATH_test_set = load_dataset("HuggingFaceH4/MATH-500")["test"]'
在这个配置文件中,定义了实验的不同阶段(例如计划制定、数据准备)以及每个阶段的说明和参数。通过修改这些配置文件,用户可以自定义实验流程。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考