mergeui
v0.1.0
| 标题 | 表情符号 | 颜色来自 | 颜色到 | 开发工具包 | sdk_版本 | python_版本 | 应用程序文件 | 全宽 | 标头 | 禁用嵌入 | 启动持续时间超时 | 执照 | 语言 | 数据集 | 标签 | 简短描述 | 缩略图 | 固定的 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
合并用户界面 | ？ | 紫色的 | 粉色的 | 渐变 | 4.31.5 | 3.9 | mergeui/web/gradio_app/main.py | 真的 | 小型的 | 错误的 | 15m | 阿帕奇-2.0 |
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| Hugging Face Hub 中合并法学硕士的一体化 UI | https://raw.githubusercontent.com/nskio/mergeui/main/static/brand/banner.svg | 真的 |
MergeUI 是一个开源项目，旨在提供一个用户友好的界面，用于发现和分析来自 Hugging Face Hub 的合并大型语言模型（合并 LLM）。它特别关注使用 MergeKit 合并的模型。
要在本地运行该项目，您需要安装以下内容：
安装了要求后，您可以通过运行以下命令来设置项目：
poetry install安装依赖项后，请确保通过创建.env文件来设置环境变量
cp .env.example .env提示
在 settings.py 文件中查找有关环境变量的更多信息。
接下来，我们需要使用 Docker Compose 启动数据库和 Redis：
docker compose up -d提示
完成后运行docker compose down以停止这些服务。
笔记
该项目使用poetry和Poe the Poet插件来运行命令，运行poe可以查看所有可用的命令。
设置完成后，我们需要对 Hugging Face Hub 中的模型进行索引并将其存储在数据库中。
对于索引模型，我们使用 RQ：
poe workerpoe indexrq-dashboard重要的
索引过程需要几分钟才能完成，具体取决于您的资源、工作人员数量和可用merge模型的数量。
笔记
使用 64 名工作人员大约需要 6 分钟来索引约 12k 个模型和约 51k 个关系的图表。
索引过程完成后，我们可以使用以下命令启动我们的应用程序：
uvicorn mergeui.main:app --port 8000 --log-level trace警告
将环境变量GRADIO_APP_DISABLED设置为true以禁用 Gradio 应用程序。
uvicorn mergeui.main:app --reload --port 8000 --log-level debuggradio mergeui/web/gradio_app/main.py # with reloading
python mergeui/web/gradio_app/main.py # without reloading poe bokeh_dev本项目使用pytest进行测试，可以使用以下命令运行测试：
poe test MergeUI 是一个新项目，任何贡献都会有所作为！无论您发现错误、有宝贵的反馈或建议，还是只是想参与其中，我们都很乐意听取您的意见！
