Danil commited on
Commit
8a1c948
·
1 Parent(s): a629374

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +46 -28
README.md CHANGED
@@ -1,37 +1,55 @@
1
- ---
2
- title: AnyNameHack
3
- emoji: 🔥
4
- colorFrom: purple
5
- colorTo: blue
6
- sdk: streamlit
7
- app_file: app.py
8
- pinned: false
9
- ---
10
 
11
- # Configuration
12
 
13
- `title`: _string_
14
- Display title for the Space
15
 
16
- `emoji`: _string_
17
- Space emoji (emoji-only character allowed)
 
 
18
 
19
- `colorFrom`: _string_
20
- Color for Thumbnail gradient (red, yellow, green, blue, indigo, purple, pink, gray)
21
 
22
- `colorTo`: _string_
23
- Color for Thumbnail gradient (red, yellow, green, blue, indigo, purple, pink, gray)
24
 
25
- `sdk`: _string_
26
- Can be either `gradio` or `streamlit`
27
 
28
- `sdk_version` : _string_
29
- Only applicable for `streamlit` SDK.
30
- See [doc](https://hf.co/docs/hub/spaces) for more info on supported versions.
 
 
31
 
32
- `app_file`: _string_
33
- Path to your main application file (which contains either `gradio` or `streamlit` Python code).
34
- Path is relative to the root of the repository.
35
 
36
- `pinned`: _boolean_
37
- Whether the Space stays on top of your list.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Система предсказаний поисковых тегов
 
 
 
 
 
 
 
 
2
 
3
+ ## Структура проекта
4
 
5
+ Для того, чтобы вам было проще ориентироваться в репозитории, ниже приведён список файлов и их назначение:
 
6
 
7
+ - `app.py` - основной файл приложения для HF Spaces
8
+ - `indexer.py` - реализация класса для работы с FAISS (заполнение индекса, поиск, подбор тегов)
9
+ - `new_index.index`, `new_vectors.pkl` - файлы для инициализации модели обученными значениями
10
+ - `utils.py` - вспомогательные функции (отбор тегов)
11
 
12
+ ## Примеры использования
 
13
 
14
+ ### Инициализация индекса готовыми значениями
 
15
 
16
+ ```python
17
+ from indexer import FAISS
18
 
19
+ indexer_vector_dim = 384
20
+ indexer = FAISS(indexer_vector_dim)
21
+ indexer.init_index('new_index.index')
22
+ indexer.init_vectors('new_vectors.pkl')
23
+ ```
24
 
25
+ ### Запрос к индексу
 
 
26
 
27
+ ```python
28
+ indexer.suggest_tags("куртка оверсайз")
29
+ ```
30
+
31
+ ### Заполнение индекса
32
+
33
+ Пусть у нас есть список запросов `queries` и `DataFrame` `popularities`, в котором присутствуют поля `query` и `query_popularity`, тогда мы можем самостоятельно заполнить поисковый индекс:
34
+
35
+ ```python
36
+ indexer.fill(queries, popularities)
37
+ ```
38
+
39
+ ### Сохранение заполненного индекса
40
+
41
+ Если мы не хотим потерять заполненные данные, их можно сохранить и затем переиспользовать:
42
+
43
+ ```python
44
+ indexer.save_vectors("my_vectors.pkl")
45
+ indexer.save_index("my_index.index")
46
+ ```
47
+ # Запуск из Spaces
48
+
49
+ Есть возможно запустить прям в браузере. Перейти во вкладку App (это около Files and Versions) и дождаться строки. Дальше можно написать свой запрос и будет выведен результат. Возможно через некоторое время, так как это платформа бесплатная. Но мы удовлетворяем требованиям к допустимым мощностям
50
+
51
+ # Запуск из консоли, если скачать репозиторий
52
+
53
+ ```bash
54
+ streamlit run app.py
55
+ ```