Brain 开源项目使用教程
2024-09-08 23:07:14作者:贡沫苏Truman
1. 项目目录结构及介绍
brain/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── brain/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── helper.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── model1.py
│ │ ├── model2.py
│ ├── tests/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── test_model1.py
│ │ ├── test_model2.py
├── docs/
│ ├── index.md
│ ├── installation.md
│ ├── usage.md
│ ├── api.md
目录结构说明
- README.md: 项目介绍文件,包含项目的基本信息、安装方法和使用说明。
- LICENSE: 项目许可证文件,说明项目的开源许可类型。
- requirements.txt: 项目依赖文件,列出了项目运行所需的Python包。
- setup.py: 项目安装脚本,用于安装项目及其依赖。
- brain/: 项目主目录,包含项目的核心代码。
- init.py: 初始化文件,使
brain成为一个Python包。 - main.py: 项目的启动文件,包含程序的入口函数。
- config.py: 项目的配置文件,包含项目的配置参数。
- utils/: 工具模块目录,包含项目的辅助函数和工具类。
- models/: 模型模块目录,包含项目的核心模型代码。
- tests/: 测试模块目录,包含项目的单元测试代码。
- init.py: 初始化文件,使
- docs/: 项目文档目录,包含项目的详细文档。
2. 项目启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的启动文件,包含程序的入口函数。通过运行 main.py,可以启动整个项目。
# main.py
from brain.config import Config
from brain.models import Model1, Model2
from brain.utils import helper
def main():
config = Config()
model1 = Model1(config)
model2 = Model2(config)
# 执行一些初始化操作
helper.initialize()
# 启动项目
model1.run()
model2.run()
if __name__ == "__main__":
main()
启动方法
- 确保已经安装了项目依赖,可以通过
pip install -r requirements.txt安装。 - 在项目根目录下运行
python brain/main.py启动项目。
3. 项目配置文件介绍
config.py
config.py 是项目的配置文件,包含项目的配置参数。通过修改 config.py 中的参数,可以调整项目的运行行为。
# config.py
class Config:
def __init__(self):
self.param1 = "value1"
self.param2 = "value2"
self.param3 = 123
self.param4 = True
def get_config(self):
return {
"param1": self.param1,
"param2": self.param2,
"param3": self.param3,
"param4": self.param4
}
配置参数说明
- param1: 字符串类型的配置参数,默认值为
"value1"。 - param2: 字符串类型的配置参数,默认值为
"value2"。 - param3: 整数类型的配置参数,默认值为
123。 - param4: 布尔类型的配置参数,默认值为
True。
修改配置
可以通过修改 config.py 中的参数值来调整项目的配置。例如,将 param1 的值修改为 "new_value":
class Config:
def __init__(self):
self.param1 = "new_value"
self.param2 = "value2"
self.param3 = 123
self.param4 = True
修改后,重新启动项目即可应用新的配置。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100