WPM（Word Prediction Model）开源项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

WPM（Word Prediction Model）项目的目录结构如下：

• data/: 存储项目所需的数据集，例如训练模型使用的文本数据。
• docs/: 存储项目文档，如本文档。
• models/: 存储训练好的模型文件。
• notebooks/: 存储Jupyter笔记本文件，用于实验和数据分析。
• src/: 源代码目录，包含项目的所有Python脚本和模块。
  • __init__.py: 初始化Python包。
  • data_cleaning.py: 数据清洗相关的代码。
  • model_training.py: 模型训练相关的代码。
  • prediction.py: 预测功能的代码。
• tests/: 存储单元测试代码。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目设置文件，用于安装包。
• README.md: 项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过src/目录下的Python脚本进行的。以下是启动项目的主要步骤：

1. 安装项目依赖： 在项目根目录下运行以下命令，安装requirements.txt中列出的所有依赖项。

   pip install -r requirements.txt
   

2. 数据准备： 在data_cleaning.py脚本中，包含了数据清洗和准备的代码。运行该脚本以准备训练模型所需的数据。

   python src/data_cleaning.py
   

3. 模型训练： 在model_training.py脚本中，包含了模型训练的代码。运行该脚本以训练新的预测模型。

   python src/model_training.py
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是src/目录下的脚本中的参数设置。以下是一些主要的配置项：

• data_cleaning.py中的数据清洗参数，如数据路径、清洗规则等。
• model_training.py中的模型训练参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。
• prediction.py中的预测参数，如模型加载路径、预测数据等。

这些参数可以根据实际需要进行调整，以达到最佳的项目运行效果。

注意：具体的配置参数和方法，请参考项目中的README.md文件和相关脚本的注释说明。