Hướng dẫn cài đặt và cấu hình dự án LAMBDA
1. Giới thiệu chung về dự án
Dự án LAMBDA là hệ thống phân tích dữ liệu mở nguồn sử dụng kiến trúc đại lý thông minh, giúp xử lý các tác vụ phức tạp thông qua giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên. Giải pháp này cung cấp môi trường đa đại lý với khả năng sinh mã tự động và kiểm tra lỗi thông minh, cho phép người dùng điều hướng quy trình phân tích dữ liệu chỉ bằng lệnh văn bản.
Dự án được phát triển chính bằng ngôn ngữ lập trình Python.
2. Công nghệ và framework cốt lõi
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Tận dụng mô hình đã huấn luyện trước để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo mã
- Hệ thống đại lý đa dạng: Bao gồm 2 loại đại lý - lập trình viên và kiểm tra viên, đảm nhận vai trò phát triển và xác thực mã
- Giao diện người dùng: Hỗ trợ can thiệp thủ công vào chu trình xử lý
- Tích hợp mô hình: Cho phép tích hợp linh hoạt các thuật toán bên ngoài
- Sinh báo cáo tự động: Tự động hóa việc tạo tài liệu kết quả
3. Chuẩn bị trước cài đặt
Đảm bảo hệ thống đã cài đặt đầy đủ:
- Python 3.10 trở lên
- Conda (khuyến nghị) hoặc công cụ quản lý môi trường khác
- Git
Kiểm tra xem môi trường Python đã được thiết lập đúng cách và có thể sử dụng pip để cài đặt gói.
4. Quy trình cài đặt chi tiết
4.1 Clone kho lưu trữ
git clone https://github.com/Stephen-SMJ/LAMBDA.git
cd LAMBDA
4.2 Tạo môi trường Conda
conda create -n lambda_env python=3.10
conda activate lambda_env
4.3 Cài đặt phụ thuộc
pip install -r requirements.txt
4.4 Thiết lập khóa API
Chỉnh sửa tệp config.yaml với cấu hình sau:
# Cấu hình mô hình
conversation_model: "gpt-4o-mini"
code_generator: "gpt-4o-mini"
validator: "gpt-4o-mini"
api_token: "KHÓA_API_CỦA_BẠN"
llm_endpoint: 'https://api.openai.com/v1'
# Cấu hình hệ thống
realtime_output: True
cache_directory: "cache/session_data/"
max_attempts: 5
execution_timeout: 18000
enable_search: False
4.5 Cấu hình Jupyter
ipython kernel install --name lambda_kernel --user
4.6 Khởi động ứng dụng
python main_app.py
Giao diện người dùng sẽ xuất hiện, cho phép bắt đầu thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.