CTransformers 项目使用文档
2024-09-16 17:10:32作者:柯茵沙
1. 项目目录结构及介绍
CTransformers 项目的目录结构如下:
ctransformers/
├── github/
│ └── workflows/
├── models/
├── scripts/
├── tests/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
└── setup.py
目录介绍
- github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
- models/: 存放模型相关的文件。
- scripts/: 存放项目使用的脚本文件。
- tests/: 存放项目的测试文件。
- .gitattributes: Git 属性配置文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- .gitmodules: Git 子模块配置文件。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- pyproject.toml: Python 项目配置文件。
- setup.py: Python 项目安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
CTransformers 项目的启动文件主要是 setup.py 和 scripts/ 目录下的脚本文件。
setup.py
setup.py 是 Python 项目的安装脚本,用于配置和安装项目所需的依赖和模块。通过运行以下命令可以安装项目:
python setup.py install
scripts/
scripts/ 目录下存放了项目使用的各种脚本文件,这些脚本文件通常用于项目的自动化任务、数据处理等。
3. 项目配置文件介绍
CTransformers 项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 CMakeLists.txt。
pyproject.toml
pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件,用于定义项目的元数据、依赖关系、构建工具等。以下是一个示例:
[project]
name = "ctransformers"
version = "0.1.0"
description = "Python bindings for the Transformer models implemented in C/C++ using GGML library."
authors = [
{ name="Author Name", email="author@example.com" }
]
dependencies = [
"numpy",
"torch"
]
CMakeLists.txt
CMakeLists.txt 是 CMake 构建系统的配置文件,用于定义项目的构建过程、编译选项、依赖库等。以下是一个示例:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(ctransformers)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
add_executable(ctransformers main.cpp)
target_link_libraries(ctransformers PRIVATE ggml)
通过以上配置文件,可以对项目进行编译和构建。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
最新内容推荐
如何快速将Revit模型导出为OBJ/GLTF?这款免费插件让3D格式转换更简单!7分钟上手Swagger Codegen:从OpenAPI到60+语言SDK的自动化神器MyBatis 3终极代码审查指南:10个确保项目质量的检查要点如何用7-Taskbar-Tweaker彻底改造Windows任务栏?超实用定制指南✨最完整的Jellyfin版本管理指南:跟踪更新与安全回滚如何快速搭建企业级数据中台?AllData开源解决方案完整指南 🚀Cloudflare VibeSDK架构揭秘:基于Durable Objects的AI代理系统 Recaf:现代Java反编译器与分析器的革命之作🔥如何免费批量下载抖音视频?2025年超实用的抖音批量下载助手工具推荐Data-Juicer数据增强技术:如何通过数据扩增提升模型性能的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
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++
878
586
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
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
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
12
1
🎉 (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
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246