octotools

环境要求

• Python 3.10（README 指定 conda 环境版本）
• 已安装 Conda（用于创建 octotools 环境）
• git（可编辑安装需克隆 GitHub 仓库）
• 可选：GNU parallel（并行跑基准实验用）

安装与启动步骤

1. 1创建虚拟环境

   用 conda 新建名为 octotools 的环境，指定 Python 3.10，这是官方说明的版本。

   conda create -n octotools python=3.10

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2. 2激活环境

   激活刚创建的环境，后续所有安装命令都要在此环境下执行。

   conda activate octotools

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3. 3克隆仓库

   可编辑安装需先从 GitHub 拉取源码，若只做常规使用可跳过此步。

   git clone https://github.com/octotools/octotools.git

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4. 4可编辑安装

   进入含 pyproject.toml 的仓库根目录后执行，适合复现论文基准或修改代码。

   cd octotools
   pip install -e .

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5. 5可选装 parallel

   仅在做基准实验并行运行时需要，Non-Debian 系统请用对应包管理器。

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install parallel

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6. 6配置 API 密钥

   在新建文件夹中按 README Quick Start 粘贴设置 API 密钥的代码；README 未给出具体代码内容。

7. 7运行基准推理

   以 CLEVR-Math 为例，进入 tasks 目录后按需 source 对应脚本调用不同工具集。

   cd octotools/tasks
   source clevr-math/run_gpt4o.sh
   source clevr-math/run_octotool_base.sh
   source clevr-math/run_octotools.sh

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关键配置

如何确认成功

README 未给出明确验证命令；可参考 tasks 下脚本能否正常跑通来判断安装是否成功。

常见问题

注意事项

• README 节选中标准安装部分被截断，仅显示了 conda 创建与激活命令，未给出后续依赖安装命令，常规使用请以仓库完整文档为准。
• 若需复现基准或改动源码，建议使用可编辑安装方式。
• 使用任何 LLM 后端前都必须先配置对应 API 密钥。
• 命令中的 conda 环境名 octotools 与路径 cd octotools 均为 README 原文所述。