Embodied Reasoner 项目启动与配置教程
2025-05-14 19:15:35作者:殷蕙予
1. 项目目录结构及介绍
Embodied Reasoner 项目的目录结构如下:
embodied_reasoner/
├── docs/ # 项目文档
├── environments/ # 环境配置文件
├── examples/ # 使用示例代码
├── lib/ # 项目核心代码库
│ ├── __init__.py
│ ├── agent.py # 代理模块
│ ├── environment.py # 环境模块
│ ├── model.py # 模型模块
│ └── utils.py # 工具模块
├── scripts/ # 脚本文件,用于运行和测试项目
├── tests/ # 测试代码
├── requirements.txt # 项目依赖
└── setup.py # 项目设置文件
docs/:存放项目的文档,包含项目的说明、使用方法和API文档等。environments/:包含项目运行所需的环境配置文件,如环境变量、依赖设置等。examples/:提供了一些使用Embodied Reasoner的示例代码,帮助用户快速入门。lib/:项目核心代码库,包含了代理、环境、模型和工具等模块。scripts/:包含了一些用于运行和测试项目的脚本文件。tests/:存放测试代码,用于保证项目代码的质量和稳定性。requirements.txt:列出了项目运行所需的Python包依赖。setup.py:项目设置文件,用于安装和配置项目。
2. 项目的启动文件介绍
Embodied Reasoner 项目的启动主要通过 scripts/ 目录下的脚本文件进行。以下是一个示例启动脚本 run_example.py:
# run_example.py
import sys
from lib.agent import Agent
from lib.environment import Environment
def main():
# 初始化环境
env = Environment()
# 初始化代理
agent = Agent(env)
# 运行代理
agent.run()
if __name__ == '__main__':
sys.exit(main())
这个脚本初始化了环境和代理,然后让代理开始运行。用户可以根据自己的需求修改这个脚本,以适应不同的运行场景。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 environments/ 目录下。以下是配置文件的一个示例 config.json:
{
"environment": {
"name": "MyEnvironment",
"parameters": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
},
"agent": {
"name": "MyAgent",
"parameters": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
},
"model": {
"name": "MyModel",
"parameters": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
}
}
这个配置文件定义了环境、代理和模型的基本信息和参数。用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数,以调整项目运行时的行为。在项目运行时,可以通过读取这个配置文件来初始化各个组件。
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。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0131
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
Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
272
310
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
192
79
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
844
424
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
120
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
10
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
1.26 K
692