Hakaru概率编程语言安装指南
2025-07-09 12:31:36作者:翟萌耘Ralph
前言
Hakaru是一个基于Haskell的概率编程语言系统,它允许开发者以声明式的方式构建概率模型,并自动执行各种概率推断操作。本文将详细介绍如何在各种操作系统环境下安装Hakaru系统。
系统要求
在开始安装前,请确保您的系统满足以下基本要求:
- 支持的操作系统:Linux、macOS或Windows
- 内存:建议至少4GB
- 磁盘空间:至少1GB可用空间
基础安装方法
获取源代码
首先需要获取Hakaru的源代码,可以通过版本控制工具克隆最新代码:
git clone 仓库地址
使用Stack安装
Stack是Haskell项目的构建工具,推荐使用它来安装Hakaru:
- 进入项目目录
- 执行安装命令:
stack install - 验证安装:
stack test
测试结果会保存在.stack-work/logs/目录下的日志文件中。
使用Cabal安装
Cabal是另一种Haskell包管理工具,安装步骤如下:
- 更新包索引:
cabal update - 安装依赖:
cabal install -j --only-dependencies --enable-tests - 配置项目:
cabal configure --enable-tests - 构建并安装:
cabal build cabal install cabal test
Windows系统特别说明
在Windows环境下,您可以通过以下方式运行安装命令:
- 使用Cygwin终端
- 使用Git Bash
- 使用Windows Subsystem for Linux (WSL)
如果使用GHC 7.10或更早版本,需要额外安装logfloat依赖:
cabal install -j logfloat -f -useffi
集成Maple数学软件
Hakaru可以利用Maple进行符号计算和优化,以下是配置方法:
Linux/macOS配置
- 设置环境变量:
export LOCAL_MAPLE="`which maple`" - 配置Maple初始化文件:
echo 'libname := "/完整路径/hakaru/maple",libname:' >> ~/.mapleinit - 更新Maple存档:
maple update-archive.mpl
Windows配置
- 创建LOCAL_MAPLE环境变量,指向cmaple.exe
- 将Maple可执行文件目录添加到PATH
- 创建maple.ini配置文件
- 执行更新命令:
cmaple update-archive.mpl
验证安装
安装完成后,可以通过以下命令测试Maple集成是否成功:
echo "normal(0,1)" | hk-maple -c Simplify -
成功安装应返回normal(0, 1)。如果遇到命令未找到错误,请检查PATH环境变量是否包含Hakaru的安装路径。
常见问题解决
- 环境变量问题:在Windows上设置环境变量后可能需要重启系统
- 路径问题:确保所有路径都是完整路径,不要使用
~等简写 - 权限问题:某些操作可能需要管理员权限
结语
通过以上步骤,您应该已经成功安装了Hakaru概率编程系统。安装完成后,您可以开始探索Hakaru强大的概率建模和推断功能。如果在安装过程中遇到任何问题,建议查阅详细的错误日志以获取更多信息。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
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
261
92