GraphGPT
[SIGIR'2024] "GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models"
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- demo_narrow.gif
- screenshot_cli.png
- screenshot_gui.png
- server_arch.png
- vicuna_logo.jpeg
- run_model_qa.yaml
- README.md
- requirements.txt
- run_graphgpt.py
- run_graphgpt_LP.py
- run_vicuna.py
- __init__.py
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- clip_graph.py
- graph_transformer.py
- mpnn.py
- simple_tokenizer.py
- __init__.py
- apply_delta.py
- apply_lora.py
- builder.py
- compression.py
- convert_fp16.py
- GraphLlama.py
- GraphLlama_pl.py
- make_delta.py
- model_adapter.py
- model_registry.py
- monkey_patch_non_inplace.py
- utils.py
- openai_api_protocol.py
- extreme_ironing.jpg
- waterview.jpg
- 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
- controller_graph.py
- gradio_block_arena_anony.py
- gradio_block_arena_named.py
- gradio_css.py
- gradio_patch.py
- gradio_web_server.py
- gradio_web_server_graph.py
- gradio_web_server_multi.py
- huggingface_api.py
- inference.py
- model_worker.py
- model_worker_graph.py
- openai_api_server.py
- register_worker.py
- test_message.py
- test_throughput.py
- graphchat_trainer.py
- llama_flash_attn_monkey_patch.py
- train_graph.py
- train_light.py
- train_lora.py
- train_mem.py
- __init__.py
- build_instruct_arxiv_ds.py
- constants.py
- conversation.py
- utils.py
- GraphGPT.jpeg
- graphgpt.png
- GraphGPT_notext.jpeg
- README.md
- test_classification.py
- test_semantic_search.py
- test_sentence_similarity.py
- anthropic_api.py
- openai_api.py
- inspect_conv.py
- cal_metric_arxiv.py
- graphgpt_eval.sh
- controller.yaml
- model_worker.yaml
- extract_projector.sh
- graphgpt_stage1.sh
- graphgpt_stage2.sh
- graphgpt_stage1_lightning.sh
- graphgpt_stage2_lightning.sh
- extract_graph_projector.py
- test_openai_curl.sh
- test_openai_langchain.py
- test_openai_sdk.py
- Cora_edge.npy
- Cora_f_bert.npy
- Cora_id_labels.json
- Cora_text.json
- bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz
- data.py
- graph_transformer.py
- main_train.py
- model_gt.py
- simple_tokenizer.py
- utils.py
- .gitignore
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
🚀 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/HKUDS/GraphGPT
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd GraphGPT
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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-2.1.0+cu118.html
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install lightning
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 uninstall torch
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
pip uninstall torchvision
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
pip uninstall torchaudio
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install torch_geometric
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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