【亲测免费】 LogBERT 项目下载及安装教程

1、项目介绍

LogBERT 是一个基于 BERT 模型的日志异常检测开源项目。该项目通过将日志数据解析为结构化数据，并利用 BERT 模型进行建模，从而实现日志异常检测。LogBERT 支持多种数据集，包括 HDFS、BGL 和 Thunderbird 等。

2、项目下载位置

你可以通过以下链接访问 LogBERT 项目的 GitHub 仓库并下载项目：

LogBERT GitHub 仓库

3、项目安装环境配置

3.1 系统要求

• Ubuntu 20.04
• NVIDIA 驱动 460.73.01
• CUDA 11.2
• Python 3.8
• PyTorch 1.9.0

3.2 环境配置示例

以下是配置环境的步骤示例：

1. 安装 NVIDIA 驱动和 CUDA：

   sudo apt update
   sudo apt install nvidia-driver-460
   sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
   

2. 安装 Python 3.8：

   sudo apt update
   sudo apt install python3.8
   

3. 安装 PyTorch：

   pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   

3.3 环境配置图片示例

4、项目安装方式

4.1 使用虚拟环境安装

1. 创建虚拟环境：

   python3 -m venv env
   source env/bin/activate
   

2. 安装依赖包：

   pip install -r /environment/requirements.txt
   

3. 退出虚拟环境：

   deactivate
   

4.2 使用 Conda 环境安装

1. 创建 Conda 环境：

   conda env create -f /environment/environment.yml
   conda activate logbert
   

5、项目处理脚本

5.1 HDFS 数据集示例

1. 初始化数据：

   cd HDFS
   sh init.sh
   

2. 处理数据：

   python data_process.py
   

3. 运行 LogBERT：

   python logbert.py vocab
   python logbert.py train
   python logbert.py predict
   

5.2 其他模型示例

1. 运行 DeepLog：

   python deeplog.py vocab
   python deeplog.py train
   python deeplog.py predict
   

2. 运行 LogAnomaly：

   python loganomaly.py vocab
   python loganomaly.py train
   python loganomaly.py predict
   

3. 运行基线模型：

   jupyter notebook baselines.ipynb
   

通过以上步骤，你可以成功下载并安装 LogBERT 项目，并开始进行日志异常检测。