武大双模研发

zhanghao cd43f42db8 增加代码逻辑,避免Nan值 пре 5 месеци
.idea 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци
api 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци
ci 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци
common 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци
models cd43f42db8 增加代码逻辑,避免Nan值 пре 5 месеци
README.md 574a5d969b 修正命名 пре 5 месеци
env.example 05d5ef48e5 1:项目结构修正 пре 5 месеци
requirements-dev.txt 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци
requirements.txt 2ededf55d4 Initial commit пре 5 месеци

README.md

DualFlow - 多模型协作平台

项目简介

DualFlow 是一个简洁的多模型协作平台,支持多个独立的机器学习模型,便于团队协作开发。

项目结构

DualFlow/
├── models/                 # 各模型独立
│   
├── common/                # 公共逻辑 (共享函数)
│   ├── data/              # 数据处理
│   ├── preprocessing/    # 数据预处理
│   ├── metrics/          # 评估指标
│   └── utils/            # 工具函数
├── ci/                   # CI/CD 流程模板
│   ├── model_build.yml   # 模型构建流程
│   ├── model_deploy.yml  # 模型部署流程
│   └── scripts/          # 部署脚本
├── configs/              # 全局配置
│   ├── registry.yaml     # 模型注册表
│   └── model_matrix.yaml # 模型负责人矩阵
├── tests/                # 项目测试
├── scripts/              # 项目脚本
│   └── run_all_models.py # 运行所有模型
└── README.md

快速开始

环境要求

  • Python 3.9+
  • Git

安装和运行

  1. 克隆项目

    git clone <repository-url>
    cd DualFlow
    
  2. 安装依赖

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 运行特定模型

    cd models/nlp_bert
    python train.py
    
  4. 运行所有模型

    python scripts/run_all_models.py
    

开发指南

添加新模型

  1. models/ 目录下创建新的模型目录
  2. 按照现有模型结构创建必要的文件
  3. configs/registry.yaml 中注册新模型
  4. 添加相应的测试

代码规范

  • 使用 Black 进行代码格式化
  • 使用 isort 进行导入排序
  • 使用 pytest 进行测试

贡献指南

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支
  3. 提交更改
  4. 创建 Pull Request

许可证

MIT License