EasyContext 开源项目教程

EasyContext 开源项目教程

EasyContextMemory optimization and training recipes to extrapolate language models’ context length to 1 million tokens, with minimal hardware.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyContext

项目的目录结构及介绍

EasyContext 项目的目录结构如下：

EasyContext/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── easycontext/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helper.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── sample_data.json

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• easycontext/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • main.py: 项目的启动文件。
  • config.py: 项目的配置文件。
  • utils/: 工具函数和辅助模块。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • helper.py: 辅助函数。
  • data/: 数据文件目录。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • sample_data.json: 示例数据文件。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 easycontext/main.py。这个文件包含了项目的主要入口点，负责初始化配置、加载数据和启动应用程序。以下是 main.py 的主要内容：

import config
from utils.helper import load_data
 
def main():
    # 加载配置
    app_config = config.load_config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(app_config['data_path'])
    
    # 启动应用程序
    print("Application started with the following configuration:", app_config)
    print("Loaded data:", data)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

• import config: 导入配置模块。
• from utils.helper import load_data: 导入辅助函数 load_data。
• def main(): 定义主函数，负责加载配置、数据并启动应用程序。
• if __name__ == "__main__":: 确保脚本直接运行时执行 main 函数。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 easycontext/config.py。这个文件负责加载和管理项目的配置参数。以下是 config.py 的主要内容：

import json
 
def load_config():
    with open('config.json', 'r') as f:
        config = json.load(f)
    return config

• import json: 导入 JSON 处理模块。
• def load_config(): 定义加载配置的函数，从 config.json 文件中读取配置参数并返回。

配置文件 config.json 的示例内容如下：

{
    "data_path": "easycontext/data/sample_data.json",
    "log_level": "INFO",
    "max_connections": 10
}

• data_path: 数据文件的路径。
• log_level: 日志级别。
• max_connections: 最大连接数。

以上是 EasyContext 开源项目的教程，包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

EasyContextMemory optimization and training recipes to extrapolate language models’ context length to 1 million tokens, with minimal hardware.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyContext