TIMemory项目启动与配置教程
2025-05-13 16:46:08作者:伍希望
1. 项目目录结构及介绍
TIMemory项目的目录结构如下:
timemory/
├── CMakeLists.txt # CMake构建文件
├── cấp # 包含C++ API源文件
├── bindings # 包含Python等语言的绑定代码
├── docs # 项目文档
├── examples # 示例程序和测试代码
├── include/ # 包含头文件
├── scripts/ # 脚本文件,用于构建和安装
├── src/ # 包含核心库的源文件
├── test/ # 测试用例和测试框架
└── thirdparty/ # 第三方依赖库
详细介绍:
CMakeLists.txt: 这是项目的CMake构建文件,用于配置和构建项目。c級: 包含C++ API的源文件,这里是TIMemory的核心实现部分。bindings: 包含与其他语言绑定的代码,如Python等,使得TIMemory可以在不同语言环境中使用。docs: 存放项目的文档,通常包括API文档和用户指南。examples: 包含示例程序和测试代码,有助于用户理解和学习如何使用TIMemory。include/: 包含项目所依赖的头文件,通常供其他源文件包含使用。scripts/: 存放构建和安装项目的脚本文件,可以简化项目的安装和使用过程。src/: 包含核心库的源文件,这些文件实现了TIMemory的主要功能。test/: 包含测试用例和测试框架,用于验证项目的功能正确性和稳定性。thirdparty/: 存放项目依赖的第三方库,这些库可能是在项目中直接使用或作为依赖项。
2. 项目的启动文件介绍
TIMemory的启动主要是通过CMake来进行配置和构建的。以下是启动的基本步骤:
-
克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/NERSC/timemory.git -
创建一个构建目录并切换到该目录:
cd timemory/ mkdir build && cd build -
运行CMake以配置项目:
cmake .. -
构建项目:
make -
(可选)安装项目(可能需要管理员权限):
sudo make install
3. 项目的配置文件介绍
TIMemory使用CMake配置文件来管理构建过程。CMakeLists.txt是主要的配置文件,以下是其中一些关键的配置选项:
project(): 定义项目的名称和版本。cmake_minimum_required(): 指定所需的CMake最低版本。find_package(): 查找项目依赖的第三方库。add_executable(): 添加可执行文件到构建过程。target_link_libraries(): 将库链接到目标可执行文件或库。
用户可以通过修改CMakeLists.txt中的选项来改变项目的构建行为,例如指定安装路径、启用或禁用特定功能等。这些配置通常在构建目录中进行,以避免修改原始源码目录。
以上就是TIMemory项目的启动和配置的基本教程,希望能够帮助您顺利使用这个项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30