Feedback #1
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Conversation
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Feat/baseline - 이슈 템플릿 업데이트 및 기타 작업
�FEAT: 베이스라인 코드 템플릿화
그거아세요? 제가 저번 플젝 때 푸바오를 철자를 틀렸다는 사실
Feat/ wandb 기능 추가 및 output.csv 파일명 변경
Feat/crawling
Feat/ensemble
fix: 공시 5지선다형 문제 추가
feat: extracting information from PDF documents, create txt files
feat:race_aug
feat: 외부데이터사용 시 대회 규칙 위배 여부 필터링
Feat/ 데이터 증강에 사용한 prompt
.github/ISSUE_TEMPLATE/config.yml
Outdated
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Issue Template을 통해서 프로젝트를 체계적으로 관리하고자 하시는 점이 좋았습니다. 실제 closed된 이슈들을 통해서 여러분들이 이러한 규칙을 잘 적용해서 진행하셨다는 점도 확인할 수 있어서 더 좋았던 것 같습니다.
.github/workflows/check-lint.yml
Outdated
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보통은 팀 프로젝트에서 github action을 통해서 lint까지 고려한 것도 좋았던 것 같습니다. 체계적으로 프로젝트를 관리하기 위해 다양한 시도했구나를 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 다만, 추가적으로 조금 더 고려한다면, 해당 부분에 대해서 특정 branch를 지정해서 trigger를 거는 것도 괜찮을 것 같습니다.
| <img width="1000" alt="image" src="./assets/final_result.png"> | ||
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|
||
| ## 🛠️**Dependencies** | ||
| ``` |
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README에서는 해당 python이나 cuda 버전의 경우, dependency를 별도의 블록으로 표시해주시는 것이 어떨까 생각합니다. 실제 환경 설정을 할 때 조금 더 확실하게 볼 수 있지 않을까 싶습니다.
조금 더 나아간다면, script/setup-gpu-server.bash 관련 부분을 상위에 언급해주셔도 괜찮지 않을까 생각합니다.
tests/test_sample.py
Outdated
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다음과 같은 test성 코드의 경우 main branch 등에서 필터링하는 것도 괜찮을 것 같습니다. 프로젝트의 structure가 길어지면 그만큼 중요한 요소들에 대해서도 시선이 분산될 여지가 있습니다.
script/setup-gpu-server.bash
Outdated
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다음과 같이 공통된 환경 세팅을 위해 'bash' 파일을 통해 관리한 부분도 좋았습니다. 해당 부분의 경우 README에서 추가적으로 더 말씀하실 수도 있는 부분인 것 같다는 생각이 들어서 말씀드려봅니다.
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||
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||
| if __name__ == "__main__": | ||
| dataset_names = [ |
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허깅페이스에 해당 데이터들을 올려서 사용하실 수 있게 해주신 부분은 좋습니다만, 혹 보안적인 부분이나 저작권적인 부분이 없을 지 염려가 되어 말씀드립니다.
data_process/crawling_gichulpass.py
Outdated
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data_process 패키지 하위 모듈들을 보니, 전체적으로 너무 잘 정리해주신 것 같고 실제 랩업리포트에 작성된 부분들이 다 보이는 것 같았습니다. 다만, 배경지식이 없으신 분들에게는 해당 코드들의 역할이 궁금할 수 있을 것 같습니다. 그래서 해당 모듈들에 대한 주석이나 docstring이 작성되어 있으면 더 도움이 될 것 같다는 생각도 들었습니다.
| tokenizer = self._load_tokenizer() | ||
| return model, tokenizer | ||
|
|
||
| def _load_model(self): |
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클래스 내부에서 사용되는 모델들에 대해서 함수명을 구분해서 작성해주신 점 좋은 것 같습니다!
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig | ||
|
|
||
|
|
||
| class ModelHandler: |
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전체적으로 클래스에 대한 활용을 잘 하고 계신 것 같아서 코드가 되게 잘 정돈된 느낌을 받게 되는 것 같습니다.
| config["inference"]["output_path"] = os.path.join(config["inference"]["output_path"], exp_name + "_output.csv") | ||
| log_config(config) | ||
|
|
||
| try: |
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다음과 같이 각각의 역할군별로 클래스를 정의해서 사용하신 점 너무 좋은 것 같습니다.
|
멘토님 상세한 피드백 감사합니다 🙇 |
Main Branch 정리: 실험 및 작업 과정 커밋 제거
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