EDA-GPT 项目启动与配置教程

EDA-GPT 项目启动与配置教程

EDA-GPT Automated Data Analysis leveraging llms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-GPT

1. 项目目录结构及介绍

EDA-GPT 项目的主要目录结构如下：

EDA-GPT/
├── .gitignore           # 忽略文件配置
├── data/                # 存储数据文件
│   └── ...              # 具体数据文件
├── docs/                # 文档目录
│   └── ...              # 文档文件
├── models/              # 模型文件目录
│   └── ...              # 具体模型文件
├── notebooks/           # Jupyter 笔记本文件
│   └── ...              # 具体笔记本文件
├── requirements.txt     # 项目依赖文件
├── scripts/             # 脚本目录
│   └── ...              # 具体脚本文件
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── __init__.py      # 初始化文件
│   ├── ...              # 其他源代码文件
└── train.py             # 训练脚本

各目录说明：

• .gitignore：指定在Git版本控制中需要忽略的文件和目录。
• data：存放项目所需的数据文件。
• docs：存放项目的文档资料。
• models：存放训练好的模型文件。
• notebooks：存放使用Jupyter进行数据分析和实验的笔记本文件。
• requirements.txt：列出了项目运行所依赖的Python包。
• scripts：存放项目中可能会用到的脚本文件。
• src：存放项目的源代码。
• train.py：项目的训练脚本，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，它负责初始化模型，加载数据，并执行训练过程。以下是 train.py 的基本结构和功能：

import argparse
from src import model, data_loader

def parse_args():
    # 解析命令行参数
    pass

def main():
    # 解析命令行参数
    args = parse_args()
    
    # 初始化模型
    model_instance = model.MyModel()
    
    # 加载数据
    train_data, val_data = data_loader.load_data()
    
    # 训练模型
    model_instance.train(train_data, val_data)

if __name__ == "__main__":
    main()

在执行 train.py 时，可以通过命令行参数配置训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常指的是 requirements.txt，它用于列出项目运行所依赖的Python包。例如：

numpy==1.19.2
pandas==1.1.5
tensorflow==2.3.0
scikit-learn==0.24.2
...

在项目根目录下运行以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

确保所有的依赖都已正确安装，才能保证项目顺利运行。

EDA-GPT Automated Data Analysis leveraging llms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-GPT