allRank
allRank is a framework for training learning-to-rank neural models based on PyTorch.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- __init__.py
- base.py
- cascade_models.py
- click_utils.py
- duplicate_aware.py
- __init__.py
- dataset_loading.py
- dataset_saving.py
- generate_dummy_data.py
- __init__.py
- inference_utils.py
- __init__.py
- approxNDCG.py
- bce.py
- binary_listNet.py
- lambdaLoss.py
- listMLE.py
- listNet.py
- loss_utils.py
- neuralNDCG.py
- ordinal.py
- pointwise.py
- rankNet.py
- __init__.py
- metrics.py
- model.py
- model_utils.py
- positional.py
- transformer.py
- __init__.py
- early_stop.py
- train_utils.py
- __init__.py
- args_utils.py
- command_executor.py
- config_utils.py
- experiments.py
- file_utils.py
- ltr_logging.py
- python_utils.py
- tensorboard_utils.py
- __init__.py
- config.py
- config_template.json
- main.py
- rank_and_click.py
- ndcgloss2pp.json
- ndcgloss2pp_mlp.json
- ordinal.json
- ordinal_mlp.json
- approxndcg.json
- lambdarank_atmax.json
- neuralndcg_atmax.json
- HOWTO.md
- normalize_features.py
- ci.sh
- local_config.json
- local_config_click_model.json
- run_example.sh
- run_in_docker.sh
- run_in_docker_click.sh
- run_tests.sh
- __init__.py
- test_alternative_click_models.py
- test_apply_click_model.py
- test_base_cascade_model.py
- test_diverse_clicks_model.py
- test_duplicate_click_model.py
- test_feature_click_model.py
- test_fixed_click_model.py
- test_masked_click_model.py
- test_random_click_model.py
- __init__.py
- test_approxndcg.py
- test_binary_listnet.py
- test_lambdaloss.py
- test_listmle.py
- test_listnet.py
- test_loss_ordinal.py
- test_loss_pointwise.py
- test_mrr.py
- test_ndcg.py
- test_neuralndcg.py
- test_ranknet.py
- utils.py
- __init__.py
- test_rank_slates.py
- .gitignore
- Dockerfile
- LICENSE
- Makefile
- README.md
- requirements.txt
- setup.cfg
- setup.py
🚀 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/allegro/allRank
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd allRank
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -t allrank .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 allrank
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)
