Transformer Debugger 使用指南

1. 项目目录结构及介绍

Transformer Debugger 的目录结构如下：

transformer-debugger/
├── README.md       // 项目简介与指南
├── src/             // 主要代码库
│   ├── activation_server/  // 激活服务器相关代码
│   └── neuron_explainer/  // 神经元解释器代码
├── tests/           // 测试用例
├── mypy.ini         // mypy 类型检查配置
└── pre-commit-config.yaml  // 预提交钩子配置

• src/: 存放核心代码，包括 activation_server 用于提供模型激活值的服务，以及 neuron_explainer 用于模型解析和交互的组件。
• tests/: 测试代码，用于验证项目功能的正确性。
• mypy.ini: 项目类型检查的配置文件，确保代码符合静态类型规范。
• pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置，帮助保持代码质量。

2. 项目启动文件介绍

项目中的主要启动脚本位于 src 目录下，包括：

• src/activation_server/main.py: 启动激活服务器的入口点。这个服务器负责处理模型的前向传播请求，以便于实时分析。
• src/neuron_explainer/app.py: 神经元解释器前端应用，可能包含了与前端交互并展示结果的功能。

要启动整个系统，你需要先设置好环境，然后分别运行这两个脚本来启动服务器和前端应用。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件有：

• .env: （可能存在于根目录）存储敏感信息如API密钥或数据库连接字符串的环境变量文件。在运行服务时，这些变量会被加载到环境中。
• src/neuron_explainer/config.json: 神经元解释器的配置文件，可能包含关于模型路径、解释参数等的设置。

在实际使用中，你可能需要根据自己的环境调整 .env 文件的内容，或者创建一个自定义的 config.json 来配置 neuron_explainer 的行为。确保在运行程序前正确设置了这些配置。

---

以上是对 Transformer Debugger 项目的简要介绍。遵循项目的 README.md 文档以及提供的详细说明，你将能够成功安装和运行这个工具，从而更深入地理解Transformer模型的行为。如果你遇到任何问题，记得查阅官方文档或访问项目仓库寻求帮助。