LatentMAS

环境要求

• Python 3.10（README 指定 conda create 使用 python=3.10）
• Conda 环境管理工具
• 可访问 GitHub 与 Hugging Face 的网络（模型/数据集需自动下载）
• 可选：vLLM（仅在需要 vLLM 后端时安装）
• 足够的磁盘空间用于缓存模型与数据集

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   从 GitHub 拉取源码并进入项目根目录，后续所有命令都在该目录下执行。

   git clone https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS.git
   cd LatentMAS

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2. 2创建并激活环境

   用 conda 新建名为 latentmas 的 Python 3.10 环境，然后激活它再装依赖。

   conda create -n latentmas python=3.10 -y
   conda activate latentmas

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3. 3安装项目依赖

   在已激活的 latentmas 环境中，按 requirements.txt 一次性安装全部依赖。

   pip install -r requirements.txt

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4. 4可选安装 vLLM

   仅当需要 vLLM 推理后端时才安装，不装也可用标准 HF 后端跑实验。

   pip install vllm

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5. 5设置 HF 缓存目录

   通过环境变量把模型和数据集缓存到统一目录，避免重复下载占用额外空间。

   export HF_HOME=/path/to/huggingface
   export TRANSFORMERS_CACHE=$HF_HOME
   export HF_DATASETS_CACHE=$HF_HOME

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关键配置

如何确认成功

激活环境后执行 python --version 应显示 3.10，且 pip install 无报错，模型数据集会下载到 $HF_HOME。

常见问题

注意事项

• README 未给出可直接运行的推理或实验命令，实际运行方式需查看仓库内脚本。
• Python 版本必须为 3.10，版本不符可能导致依赖安装失败。
• 环境变量建议写入 shell 配置文件，避免每次手动 export。
• 所有命令应在克隆后的项目根目录中执行。