Gebaini 开源项目启动与配置教程

项目的目录结构及介绍

Gebaini 项目是一个基于深度学习技术的开源项目，主要用于身份证OCR智能识别、证件提取以及验证码自动化解析功能。项目从数据采集、数据标注、模型训练、模型度量到模型服务部署，提供了全流程的解决方案。用户可以自由使用自训练模型和finetune模型，并持续关注项目输出的更多模型。

项目目录结构如下：

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├── .ipynb_checkpoints
├── CNAME
├── LICENSE
├── README.md
├── build.zip
├── chome-extension
├── datas
│   └── train
├── examples
├── models
├── package-lock.json
└── package.json

其中：

• .ipynb_checkpoints：Jupyter Notebook的检查点目录
• CNAME：自定义域名文件
• LICENSE：项目许可证文件
• README.md：项目介绍文件
• build.zip：项目打包文件
• chome-extension：谷歌浏览器插件目录
• datas：数据目录，包含训练数据
• examples：示例目录
• models：模型目录
• package-lock.json：npm包版本锁定文件
• package.json：npm项目配置文件

项目的启动文件介绍

项目启动文件为 README.md。该文件包含了项目的介绍、功能演示、如何使用、支持微调finetune、API和谷歌浏览器插件等信息。

项目的配置文件介绍

项目配置文件为 package.json。该文件包含了项目的基本信息、依赖包、启动脚本等。

项目启动脚本如下：

"scripts": {
  "start": "node index.js"
}

要启动项目，可以运行以下命令：

npm install
npm start

这样，项目就会在本地启动，并提供相应的API接口供调用。