HiGPT
[KDD'2024] "HiGPT: Heterogenous Graph Language Models"
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- data_cleaning.md
- leaderboard.md
- local_cluster.md
- pypi.md
- webserver.md
- arena.md
- langchain_integration.md
- openai_api.md
- server_arch.md
- test_process.md
- vicuna_weights_version.md
- weights_version.md
- chatgpt_clone.ipynb
- qa.ipynb
- README.md
- twitter_algo_analysis.ipynb
- base_dataset_graph.py
- caption_datasets_hgt.py
- get_all_datasets.sh
- lit_hgt.py
- lit_hgt_data.py
- lit_hgt_train.py
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- clip_outputs.py
- homo_clip.py
- loss.py
- model.py
- pretrained.py
- timm_model.py
- tokenizer.py
- transform.py
- utils.py
- hgt_constants.py
- meta_hgtconv.py
- meta_hgtconv_bert_all.py
- meta_linear.py
- ori_hgt.py
- hgt_stage_1_all_data.sh
- base_model.py
- dist_utils.py
- logger.py
- README.md
- utils.py
- get_stage1_data.sh
- get_stage2_data.sh
- __init__.cpython-38.pyc
- conversation.cpython-38.pyc
- alpaca.png
- bard.jpg
- chatgpt.svg
- llama.jpg
- swords_FILL0_wght300_GRAD0_opsz48.svg
- vicuna.jpeg
- index.html
- script.js
- styles.css
- .DS_Store
- requirements.txt
- run_higpt.py
- run_higpt_incontext.py
- __init__.cpython-38.pyc
- GraphLlama.cpython-38.pyc
- HeteroLlama.cpython-38.pyc
- model_adapter.cpython-38.pyc
- __init__.cpython-38.pyc
- clip_graph.cpython-38.pyc
- graph_transformer.cpython-38.pyc
- mpnn.cpython-38.pyc
- simple_tokenizer.cpython-38.pyc
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- clip_graph.py
- graph_transformer.py
- mpnn.py
- simple_tokenizer.py
- __init__.cpython-38.pyc
- clip_outputs.cpython-38.pyc
- model.cpython-38.pyc
- pretrained.cpython-38.pyc
- tokenizer.cpython-38.pyc
- transform.cpython-38.pyc
- utils.cpython-38.pyc
- CLIP.png
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- clip_outputs.py
- loss.py
- model.py
- pretrained.py
- timm_model.py
- tokenizer.py
- transform.py
- utils.py
- __init__.cpython-38.pyc
- hgt_constants.cpython-38.pyc
- meta_hgtconv.cpython-38.pyc
- meta_hgtconv_bert_all.cpython-38.pyc
- meta_linear.cpython-38.pyc
- tokenizer.cpython-38.pyc
- edge_type.pt
- node_type.pt
- edge_type.pt
- node_type.pt
- edge_type.pt
- node_type.pt
- .DS_Store
- to_tensor.py
- .DS_Store
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- hgt_constants.py
- meta_hgtconv.py
- meta_hgtconv_bert_all.py
- meta_linear.py
- ori_hgt.py
- tokenizer.py
- .DS_Store
- __init__.py
- apply_delta.py
- apply_lora.py
- builder.py
- chatglm_model.py
- compression.py
- convert_fp16.py
- GraphLlama.py
- GraphLlama_pl.py
- HeteroLlama.py
- HeteroLlama_pl.py
- make_delta.py
- MetaHGTConv_pl.py
- model_adapter.py
- model_registry.py
- monkey_patch_non_inplace.py
- rwkv_model.py
- utils.py
- openai_api_protocol.py
- nginx.conf
- README.md
- basic_stats.py
- clean_battle_data.py
- elo_analysis.py
- hf_space_leaderboard_app.py
- monitor.py
- __init__.py
- api_provider.py
- bard_worker.py
- cacheflow_worker.py
- cli.py
- controller.py
- gradio_block_arena_anony.py
- gradio_block_arena_named.py
- gradio_css.py
- gradio_patch.py
- gradio_web_server.py
- gradio_web_server_multi.py
- huggingface_api.py
- inference.py
- model_worker.py
- openai_api_server.py
- register_worker.py
- test_message.py
- test_throughput.py
- train_hete_nopl-checkpoint.py
- graphchat_trainer.cpython-38.pyc
- graphchat_trainer.py
- llama_flash_attn_monkey_patch.py
- train.py
- train_flant5.py
- train_graph.py
- train_hete.py
- train_hete_nopl.py
- train_light.py
- train_llava.py
- train_lora.py
- train_mem.py
- .DS_Store
- __init__.py
- constants.py
- conversation.py
- utils.py
- HiGPT_article_cover.png
- mot_prompt.png
- overview.png
- get_acm_des_prompt_cot_knowledge.py
- get_dblp_des_prompt_cot_knowledge.py
- get_imdb_des_prompt_cot_knowledge.py
- .DS_Store
- README.md
- README.md
- test_classification.py
- test_semantic_search.py
- test_sentence_similarity.py
- anthropic_api.py
- openai_api.py
- inspect_conv.py
- hetegpt_info_imdb_cot_incontext.sh
- higpt_info_imdb_cot.sh
- controller.yaml
- model_worker.yaml
- extract_projector.sh
- higpt_stage_1.sh
- higpt_stage_2.sh
- run_graph_tokenizer.sh
- run_graph_tokenizer_single.sh
- extract_graph_projector.py
- test_openai_curl.sh
- test_openai_langchain.py
- test_openai_sdk.py
- .DS_Store
- base_model.py
- dist_utils.py
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
- run_offline_hgt_tokenizer.py
- run_offline_hgt_tokenizer_single.py
- utils.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/HKUDS/HiGPT
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd HiGPT
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install "fschat[model_worker,webui]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install torch_geometric
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.0+cu117.html
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip3 install "fschat[model_worker,webui]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install torch_geometric
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.0+cu117.html
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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