TAPO

TAPO : 신속한 최적화를위한 작업 참조 적응

[ICASSP'2025] Tapo의 공식 구현 코드.

지금 시도하십시오!

Tapo를 쉽게 사용할 수 있도록 'Demo'폴더의 IPYNB 파일을 제공합니다.

제공된 코드 스 니펫을 실행하려면 특정 액세스 자격 증명을 제공해야합니다. 다음은 필요한 것의 고장입니다.

1. 포옹 페이스 허브 액세스 토큰 :

   • 포옹 페이스 허브에서 액세스 토큰을 얻어야합니다.
   • login 함수의 실제 토큰으로 'YOUR_ACCESS_TOKEN' 교체하십시오.

      from huggingface_hub import login
     login ( 'YOUR_ACCESS_TOKEN' , add_to_git_credential = True )

   • 이 토큰은 포옹 페이스에서 사용할 수있는 자원을 인증하고 액세스하는 데 사용됩니다.

2. OpenAi API 키 :

   • 서비스를 사용하려면 OpenAI의 API 키가 필요합니다.
   • OpenAI 클라이언트 설정에서 'YOUR_API_KEY' 실제 API 키로 바꾸십시오.

      from openai import OpenAI
     client = OpenAI ( api_key = 'YOUR_API_KEY' )

3. 모델 ID :

   • OpenAI에서 사용하려는 모델 ID를 지정하십시오.
   • 'YOUR_MODEL_ID' 특정 모델 ID로 바꾸십시오.

      model_id = 'YOUR_MODEL_ID'

코드를 성공적으로 인증하고 실행하기 위해 환경에 이러한 자격 증명이 설정되어 있는지 확인하십시오.

코드 스터 큐트

• 데이터 |- 데이터 세트 |- gsm.py |- mutation_prompts.py |- Thinking_styles.py |- type.py
• tapo_main.ipynb : tapo를 보여주는 노트북

데이터 세트 형식 설명

이 코드베이스에서 데이터 세트의 각 레코드는 JSON 형식으로 저장되며 question 과 answer 두 가지 주요 필드를 포함합니다. 아래는 형식에 대한 자세한 설명입니다.

{
  "question" : "A robe takes 2 bolts of blue fiber and half that much white fiber. How many bolts in total does it take?" ,
  "answer" : "It takes 2/2=<<2/2=1>>1 bolt of white fiber n So the total amount of fabric is 2+1=<<2+1=3>>3 bolts of fabric n #### 3"
}