Проект по Продвинутым Методам Машинного Обучения

Риелторский стартап

Бедные орги каждый год долго-долго выбирают дома на посвят( Мы решили, что так больше продолжаться не может: отменяем посвят делаем супер-пупер RAG систему с возможностью быстрого и удобного подбора релевантных объявлений! Как говорится «Лофты размыли ценность посвята», пора решать эту проблему!

Проект посвящён обработке данных по объявлениям аренды загородных домов с платформы ЦИАН. Как говорится, начинали с простого анализа, а закончили риелторским стартапом.

1. Загрузите репозиторий на свой компьютер и откройте её в вашей предпочитаемой среде разработки (IDE).

git clone https://github.com/Y1OV/rag4rent.git

2. Откройте терминал в IDE и установите все библиотеки:

pip install -r requirements.txt

3. Дождитесь установки, а затем введите следующую команду:

cd rag4rent/src/streamlit

4. Запустите сервер vLLM:

vllm serve ai-sage/GigaChat -20B-A3B-instruct
 --disable-log-requests
 --trust_remote_code 
 --dtype bfloat16
 --max-seq-len 20000
 --tensor -parallel -size 2

5. Запустите приложение:

streamlit run streamlit_app.py

Пример работы web-сервиса

Часть 1:

Часть 2:

Часть 3:

Project Organization

├── LICENSE            <- Open-source license if one is chosen
├── Makefile           <- Makefile with convenience commands like `make data` or `make train`
├── README.md          <- The top-level README for developers using this project.
├── data               <- Our Data.
│
├── docs               <- A default mkdocs project; see www.mkdocs.org for details
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│                         the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│                         `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── pyproject.toml     <- Project configuration file with package metadata for 
│                         RAG4Rent and configuration for tools like black
│
├── parser         <- Cian parser.
│
│
├── requirements.txt   <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│                         generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.cfg          <- Configuration file for flake8
│
└── src   <- Source code for use in this project.
    │
    └── streamlit                
       └── streamlit_app.py    <- Main code runner

---