Mephisto 项目启动与配置教程
2025-04-24 12:27:39作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
Mephisto 是一个开源项目,其目录结构如下所示:
Mephisto/
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── Dockerfile # Docker 容器构建文件
├── README.md # 项目说明文件
├── Requirements.txt # 项目依赖文件
├── السر # 可能是项目的一部分,具体用途需查看内容
├── bootstrap.py # 项目启动脚本
├── config/ # 配置文件目录
│ ├── default.json # 默认配置文件
│ ├── production.json # 生产环境配置文件
│ └── ...
├── docs/ # 文档目录
│ └── ...
├── examples/ # 示例代码目录
│ └── ...
├── mephisto/ # 项目核心代码目录
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
└── ...
.gitignore:定义了在执行git操作时应该忽略的文件和目录。Dockerfile:用于构建 Docker 容器的文件。README.md:项目的说明文件,包含了项目的介绍、使用方法、贡献指南等。Requirements.txt:列出了项目运行所需的依赖库和版本。bootstrap.py:项目的主要启动脚本。config/:包含了项目的配置文件。default.json:默认的配置文件,通常用于开发环境。production.json:生产环境的配置文件,通常包含了与生产相关的配置。
docs/:存放项目文档的目录。examples/:包含了示例代码和项目使用案例。mephisto/:项目的主要代码目录,包含了项目的所有核心功能模块。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 bootstrap.py。该脚本负责初始化项目环境,加载配置,以及启动项目的主要服务。
启动项目通常需要执行以下命令:
python bootstrap.py
执行该脚本时,它会自动加载相应的配置文件,并根据配置文件中的设置启动项目。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config/ 目录下,主要包括 default.json 和 production.json。
-
default.json:默认配置文件,适用于开发环境。它包含了项目运行所需的基本配置,如数据库连接信息、API密钥等。 -
production.json:生产环境配置文件,包含了项目在生产环境中运行所需的配置,这些配置通常需要根据实际部署环境进行调整,以确保项目的安全性和稳定性。
配置文件通常包含以下内容(示例):
{
"database": {
"host": "localhost",
"port": 3306,
"user": "root",
"password": "password",
"name": "mephisto_db"
},
"api_keys": {
"service1": "key1",
"service2": "key2"
},
"service_settings": {
"enable_feature_x": true,
"feature_y": {
"option_1": "value1",
"option_2": "value2"
}
}
}
这些配置文件会被 bootstrap.py 脚本读取并应用到项目中,以确保项目能够按照预定的配置运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649