OpenAlpha_Evolve 项目启动与配置教程
2025-05-19 08:15:52作者:薛曦旖Francesca
1. 项目目录结构及介绍
OpenAlpha_Evolve 的目录结构如下所示:
./
├── agents/ # 核心智能代理(每个代理有子目录)
│ ├── code_generator/
│ ├── database_agent/
│ ├── evaluator_agent/
│ ├── prompt_designer/
│ ├── selection_controller/
│ ├── task_manager/
│ ├── rl_finetuner/ # 强化学习微调器的占位符
│ └── monitoring_agent/ # 监控代理的占位符
├── config/ # 配置文件(settings.py)
├── core/ # 核心接口,数据模型(Program, TaskDefinition)
├── utils/ # 实用工具函数(如果有的话,目前最小化)
├── tests/ # 单元和集成测试(占位符,待扩展)
├── scripts/ # 辅助脚本(例如,图表生成)
├── main.py # 系统的主入口点
├── requirements.txt # 项目依赖
├── .env.example # 环境变量的示例(复制到 .env)
├── .gitignore # 指定 Git 应该忽略的有意未跟踪的文件
├── LICENSE.md # 项目的许可信息(MIT 许可)
└── README.md # 本文档!
各目录和文件的功能如下:
agents/: 包含项目中的核心智能代理,每个代理负责不同的任务,如代码生成、数据库管理、评估等。config/: 包含项目的配置文件,用于定义项目运行时的参数。core/: 包含项目的核心接口和数据模型,如程序和任务定义。utils/: 包含项目所需的实用工具函数。tests/: 包含项目的单元和集成测试代码。scripts/: 包含项目的辅助脚本,如用于生成图表的脚本。main.py: 项目的主入口文件,用于启动整个系统。requirements.txt: 包含项目运行所需的依赖包列表。.env.example: 提供了环境变量配置的示例文件。.gitignore: 指定了 Git 应忽略的文件和目录列表。LICENSE.md: 项目的许可协议文件,本项目采用 MIT 许可。README.md: 本项目的说明文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py,它是整个系统的入口点。该文件负责初始化和协调整个系统的各个组件。当你运行 main.py 时,它会按照以下步骤启动系统:
- 加载配置文件。
- 初始化核心组件。
- 开始进化循环。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config/ 目录下,主要是 settings.py 文件。该文件包含了项目运行时所需的各种参数和配置,例如:
- 人口大小(population size)
- 代数(number of generations)
- 使用的语言模型(LLM models)
- API 设置(API settings)
在 settings.py 文件中,你可以根据需要调整这些参数来改变项目的运行行为。确保在开始项目之前,所有的配置都是正确的,这对于系统的正常运行至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
🔥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
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
663
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259