Skip to content

hints.md

Latest commit

 

History

History
146 lines (98 loc) · 3.06 KB

hints.md

File metadata and controls

146 lines (98 loc) · 3.06 KB
Raw

hints.md

1) Instalacja (zalecane: venv)

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m pip install -U pytest

Alternatywnie (jeśli chcesz mieć komendy CLI z setup.py):

pip install .

2) Szybki test, czy instalacja działa

Po pip install .:

ciel-smoke

Albo bez instalacji paczki (z katalogu repo):

python3 -c "import ciel; from ciel import CielEngine; print('IMPORT OK', CielEngine)"

Jeśli chcesz uruchomić cały zestaw testów:

python3 -m pytest -q

3) Uruchamianie silnika (polecane entrypointy)

3.1 python -m ciel (REPL lub jednorazowo)

REPL:

python3 -m ciel --mode repl

Jednorazowo:

python3 -m ciel --mode once --text "hello from CIEL"

3.2 Komendy z setup.py (po pip install .)

ciel-engine "hello from CIEL"
ciel-smoke

4) main.py (historyczny/alternatywny punkt wejścia)

W repo jest też main.py, który jest cienkim wrapperem na python3 -m ciel:

python3 main.py --mode repl

5) Opcjonalne dodatki (nie wchodzą w bazowe requirements)

5.1 LLM (HuggingFace) dla python -m ciel --enable-llm

Moduł ciel/hf_backends.py używa transformers.

python3 -m pip install transformers

W praktyce zwykle potrzebujesz też backendu modelu (najczęściej torch), np.:

python3 -m pip install torch

Uruchomienie:

python3 -m ciel --enable-llm --mode once --text "test" \
  --primary-model mistral-7b-instruct \
  --aux-model phi-3-mini-3.8b

Jeżeli nie masz GPU/nie chcesz ściągać ciężkich paczek, uruchamiaj bez --enable-llm.

5.2 LLM (GGUF / llama.cpp) dla python3 -m ciel --enable-llm --llm-backend gguf

Wymaga llama-cpp-python oraz lokalnego pliku modelu .gguf.

python3 -m pip install llama-cpp-python

Uruchomienie:

python3 -m ciel --enable-llm --llm-backend gguf --mode once --text "test" \
  --gguf-model-path /path/to/model.gguf

Uwaga: pliki *.gguf są ignorowane przez git w tym repo (.gitignore), więc modele trzymaj lokalnie.

5.2 Dashboard pamięci (Streamlit)

Plik: core/memory/vendor/ultimate/dashboard_app.py

pip install streamlit
streamlit run core/memory/vendor/ultimate/dashboard_app.py

5.3 Zapis HDF5 (h5py)

Niektóre vendory pamięci mają opcjonalny zapis HDF5 (durable_wpm_hdf5.py).

pip install h5py

6) Najczęstsze problemy

  • ModuleNotFoundError: ciel

    • Uruchamiasz skrypty poza repo albo bez instalacji paczki.
    • Rozwiązanie:
      • w repo: pip install . albo
      • upewnij się, że masz aktywne venv i instalowałeś w nim.

  • Błędy przy --enable-llm

    • Zwykle brakuje transformers lub backendu (torch) albo model nie może się pobrać.
    • Rozwiązanie: doinstaluj brakujące paczki i uruchom bez --enable-llm, jeśli chcesz tylko bazowy silnik.

  • streamlit nie znaleziony

    • Dashboard jest opcjonalny. Doinstaluj: pip install streamlit.