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QUICKSTART.md

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🚀 Quick Start Guide

5分でRAPTORを始める

ステップ1: 環境確認

# NVIDIA GPUの確認
nvidia-smi

# Python バージョン確認 (3.11+ 推奨)
python --version

ステップ2: セットアップ

# リポジトリクローン
git clone https://github.com/langchain-ai/learning-langchain.git
cd learning-langchain/treg-raptor-tree

# 仮想環境作成
python -m venv raptor_env
source raptor_env/bin/activate  # Linux/Mac
# または
raptor_env\Scripts\activate     # Windows

# 依存関係インストール
pip install -r requirements.txt

ステップ3: GPU対応PyTorchインストール

# CUDA対応版インストール
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

ステップ4: 実行

# RAPTORツリー構築
python true_raptor_builder.py

# 結果確認
python analyze_clustered_tree.py

# 可視化生成
python visualize_raptor_tree.py

# 可視化表示
python show_raptor_viz.py

期待される結果

コンソール出力例

🚀 GPU detected: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti (16.0GB)
🔥 Using OPT-2.7B for GPU with 16GB+ memory
📊 Processing level 0: 35 nodes
📊 Processing level 1: 10 nodes
📊 Processing level 2: 2 nodes
🌟 Root node created

📊 Results Summary:
   Generated nodes: 14
   Tree levels: 4
   Improvement: +180%

生成ファイル

  • raptor_tree_visualization_*.png - ツリー構造図
  • raptor_statistics_*.png - 統計分析
  • data/immune_cell_differentiation/raptor_trees/*.json - ツリーデータ

トラブルシューティング

🔧 GPU認識されない

# PyTorchのCUDA確認
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

# 再インストール
pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

🔧 メモリ不足

  • GPUメモリが不足する場合、より小さなモデルが自動選択されます
  • 必要に応じて config.yaml でバッチサイズを調整

🔧 依存関係エラー

# 全て再インストール
pip install --upgrade --force-reinstall -r requirements.txt

🎯 成功の確認

✅ 14ノード以上生成
✅ 4階層達成
✅ 180%以上改善
✅ 可視化ファイル生成

次のステップ

  1. カスタムデータ: 独自の文書セットで実験
  2. パラメータ調整: config.yaml で設定カスタマイズ
  3. 拡張機能: DEVELOPER_GUIDE.md で高度な機能を学習

サポート

  • 📖 詳細: README.md
  • 🔬 開発者向け: DEVELOPER_GUIDE.md
  • ❓ 問題: GitHub Issues で質問