連結：https://github.com/trotsky1997/MathBlackBox
MathBlackBox是一個深度學習模型，旨在探索數學問題解決的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI相容的方法，透過Huggingface工具包和OpenAI進行推理，支援在Slurm環境下執行，並能夠處理多種資料集。該專案目前處於早期階段，需要充分測試後才能部署到實際產品中。
需求人群：
- 目標受眾為資料科學家、機器學習研究人員和深度學習工程師，他們需要一個能夠處理複雜數學問題的模型，同時希望模型能夠提供快速且準確的解決方案。
使用場景示例：
- 研究人員使用MathBlackBox模型進行數學問題求解的實驗
- 資料科學家利用該模型在Slurm叢集上進行大規模數學運算
- 機器學習工程師將模型整合到現有的數學問題解決系統中
產品特色：
- 使用Slurm或非Slurm環境建立OpenAI相容的伺服器
- 支援多種資料集，透過DATA_DIR_NAME引數選擇
- 使用run_olympics.py執行所有資料集
- run_with_earlystopping.py支援早期停止機制
- 伺服器和使用者端環境配置指南
- 提供詳細的使用說明和注意事項
使用教學：
1. 確保環境中安裝有VLLM或其他OpenAI相容方法。
2. 安裝Huggingface工具包和OpenAI庫以進行推理。
3. 根據是否使用Slurm環境，配置伺服器環境。
4. 準備資料集，並設定DATA_DIR_NAME引數。
5. 使用run_olympics.py執行資料集進行模型訓練。
6. 根據需要，使用run_with_earlystopping.py應用早期停止機制。
7. 監控模型訓練過程，並根據輸出調整引數。