开源项目启动与配置教程
2025-05-07 09:34:50作者:鲍丁臣Ursa
1. 项目目录结构及介绍
开源项目transformers-notebooks的目录结构如下:
transformers-notebooks/
│
├── .ipynb_checkpoints/ # Jupyter笔记本的自动保存检查点
├── data/ # 存储项目所需的数据文件
├── examples/ # 包含项目示例笔记本的目录
├── images/ # 存储项目中的图片文件
├── notebooks/ # 包含项目主要笔记本的目录
│ ├── 00_tutorial.ipynb # 教程笔记本
│ ├── 01_data_preparation.ipynb # 数据准备笔记本
│ ├── ...
│
├── requirements.txt # 项目依赖的Python库列表
├── setup.sh # 项目环境设置脚本
└── transformers-notebooks.ipynb # 项目主笔记本
.ipynb_checkpoints/:用于存储Jupyter笔记本的自动保存检查点,通常无需手动管理。data/:包含项目所需要的数据集,这些数据可能包括训练数据、测试数据等。examples/:包含一些示例笔记本,可以用于参考或者直接运行。images/:用于存放项目文档或笔记本中引用的图片文件。notebooks/:包含项目的核心笔记本文件,这些笔记本通常包含了项目的实现代码和文档说明。requirements.txt:列出项目依赖的Python库,可以通过pip install -r requirements.txt命令安装这些依赖。setup.sh:一个bash脚本,用于设置项目所需的环境变量或其他配置。transformers-notebooks.ipynb:项目的主笔记本,通常用于项目的主入口或者项目概述。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是transformers-notebooks.ipynb,这是一个Jupyter笔记本文件。你可以通过以下步骤来启动该笔记本:
- 确保已经安装了Jupyter Notebook。
- 在项目根目录下打开终端或命令行。
- 运行命令
jupyter notebook。 - 在浏览器中打开出现的URL,通常会自动打开到
transformers-notebooks.ipynb文件。
该笔记本通常包含了项目的主说明和代码,你可以按照笔记本中的指示逐步执行单元格来运行项目。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过requirements.txt文件和环境配置脚本setup.sh来实现。
-
requirements.txt文件包含了项目所需的Python库依赖,通过运行pip install -r requirements.txt命令,可以自动安装这些库。 -
setup.sh文件是一个bash脚本,它可能包含了一些设置环境变量、安装特定依赖或执行其他配置的命令。要运行这个脚本,你可以使用以下命令:
bash setup.sh
确保在运行这个脚本之前,你已经安装了所有在requirements.txt文件中列出的Python库。这个脚本通常只需要运行一次,除非你更改了项目的配置或者需要重新设置环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322