Sagify 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Sagify 项目是一个用于简化机器学习工作流程的开源项目，它主要基于 AWS SageMaker 平台。项目的目录结构如下：

sagify/
├── .github/
│   ├── workflows/
│   └── ...
├── docs/
├── sagify/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── tests/
├── .coveragerc
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── mkdocs.yml
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py
└── tox.ini

• .github/: 包含项目的 GitHub 工作流程文件。
• docs/: 存放项目文档。
• sagify/: 核心代码库，包含项目的所有 Python 模块和初始化文件。
• tests/: 测试代码所在的目录。
• 其他文件：包括项目配置文件、许可证、贡献指南、Makefile、项目说明文件等。

2. 项目的启动文件介绍

Sagify 项目的启动主要通过命令行工具进行，以下是几个主要的启动命令：

• pip install sagify: 安装 Sagify。
• sagify cloud foundation-model-deploy: 部署一个基础模型到 AWS SageMaker。
• sagify llm start: 启动一个本地 LLM 网关服务。

具体的启动命令和参数配置，可以参考项目的官方文档。

3. 项目的配置文件介绍

Sagify 的配置文件主要用于定义项目运行时的环境变量和参数。以下是一些主要的配置文件和它们的作用：

• .coveragerc: 配置 coverage.py 的测试覆盖率报告。
• .gitignore: 定义 Git 忽略的文件和目录。
• Makefile: 定义了一系列的快捷命令，用于构建、测试和部署项目。
• mkdocs.yml: MkDocs 文档生成器的配置文件，用于生成项目的文档网站。
• requirements.txt: 定义了项目依赖的 Python 包。
• setup.py: 包含了项目打包和安装的配置信息。

环境变量配置通常在部署或运行项目前设置，例如设置 AWS 的访问密钥、S3 桶名称、OpenAI API 密钥等。这些环境变量可以在命令行中设置，或者在项目中的配置文件（如 config.py）中定义。

请根据实际情况配置这些文件，以确保项目的顺利运行。