LAVIS 项目安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

LAVIS 项目的目录结构如下：

LAVIS/
├── github/
│   └── workflows/
├── assets/
├── dataset_card/
├── docs/
├── examples/
├── lavis/
├── projects/
├── run_scripts/
├── tests/
│   └── models/
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── CODEOWNERS
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE.txt
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── SECURITY.md
├── evaluate.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

目录介绍

• github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• dataset_card/: 存放数据集卡片文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• examples/: 存放项目的示例代码。
• lavis/: 项目的核心代码库，包含模型、数据处理、训练和评估等模块。
• projects/: 存放项目的子项目或实验代码。
• run_scripts/: 存放运行脚本文件。
• tests/models/: 存放模型测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
• CODEOWNERS: 代码所有者配置文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• LICENSE.txt: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 打包清单文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。
• SECURITY.md: 安全相关说明文件。
• evaluate.py: 模型评估脚本。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 LAVIS 项目的主要启动文件之一，用于训练模型。该脚本负责加载数据、配置模型、执行训练过程并保存训练结果。

evaluate.py

evaluate.py 是另一个重要的启动文件，用于评估训练好的模型。该脚本加载预训练模型，并在指定的数据集上进行评估，输出评估结果。

3. 项目配置文件介绍

pyproject.toml

pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件，定义了项目的元数据、依赖项、构建系统和工具配置等信息。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有 Python 依赖包及其版本号。使用该文件可以方便地安装项目所需的所有依赖。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的安装脚本，用于定义项目的安装过程和依赖项。通过运行 python setup.py install 可以安装项目及其依赖。

pre-commit-config.yaml

pre-commit-config.yaml 是预提交钩子的配置文件，用于在代码提交前自动执行代码检查、格式化等操作，确保代码质量。

MANIFEST.in

MANIFEST.in 文件用于定义在打包项目时需要包含的额外文件，如非 Python 文件、数据文件等。

通过以上介绍，您可以更好地理解 LAVIS 项目的目录结构、启动文件和配置文件，从而更高效地进行项目的安装和使用。