Giter Club home page Giter Club logo

swiftsage's People

Contributors

eltociear avatar yuchenlin avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

swiftsage's Issues

Where is "slow_agent/demos.json'?

In the run_eval_fast_slow. sh, it seems to require a directory named as "slow_agent" that contains a .json file. But it is missing.

where is "slow_agent" directory?

Traceback (most recent call last):
File "eval_agent_fast_slow.py", line 13, in
from eval_utils import load_model, findValidActionNew, load_variation, get_model_output, findValidActionWithSystem2, getFilteredValidActions, sbert_search, clean_look, is_action_failed
File "/home/liuxiaoqian/SwiftSage-main/eval_utils.py", line 12, in
from slow_agent.utils import completion_with_backoff, generate_followup_prompt, load_triplets, sample_few_shot
ModuleNotFoundError: No module named 'slow_agent'

Code Error on running evaluation

Following mentioned evaluation in readme, I encountered following error. Let me know if there is a bug in your provided code.

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval_agent_fast_slow.py     --task_nums "28"     --set "test_mini"     --seed 42     --debug_var "450"     --gpt_version "gpt-4"     --output_path "fast_slow_logs/tmp_gpt4/"
{'jar_path': None, 'task_nums': '28', 'env_step_limit': 300, 'lm_path': 'yuchenlin/swift_sw', 'simplification_str': 'easy', 'beams': 5, 'max_episode_per_file': 9999, 'mode': 'fast_system', 'set': 'test_mini', 'output_path': 'fast_slow_logs/tmp_gpt4/', 'compose_mode': 'v4', 'model_parallelism_size': 1, 'seed': 42, 'max_input_len': 1024, 'cut_off': True, 'sbert': True, 'no_stop': True, 'slow_agent': True, 'gpt_version': 'gpt-4', 'local_llm': 'none', 'demo_file': 'data_utils/demos.json', 'debug_var': 450}
fast_slow_logs/tmp_gpt4/task28.log
Downloading (…)okenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.54k/2.54k [00:00<00:00, 429kB/s]
Downloading spiece.model: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 792k/792k [00:01<00:00, 634kB/s]
Downloading (…)/main/tokenizer.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.42M/2.42M [00:01<00:00, 1.58MB/s]
Downloading (…)cial_tokens_map.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.20k/2.20k [00:00<00:00, 1.45MB/s]
Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 788/788 [00:00<00:00, 152kB/s]
Downloading pytorch_model.bin: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.57G/1.57G [02:17<00:00, 11.4MB/s]
Downloading (…)001fa/.gitattributes: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 690/690 [00:00<00:00, 178kB/s]
Downloading (…)_Pooling/config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 190/190 [00:00<00:00, 120kB/s]
Downloading (…)3bbb8001fa/README.md: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3.69k/3.69k [00:00<00:00, 2.58MB/s]
Downloading (…)bb8001fa/config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 629/629 [00:00<00:00, 444kB/s]
Downloading (…)ce_transformers.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 122/122 [00:00<00:00, 93.6kB/s]
Downloading pytorch_model.bin: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 90.9M/90.9M [00:08<00:00, 11.3MB/s]
Downloading (…)nce_bert_config.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 53.0/53.0 [00:00<00:00, 10.3kB/s]
Downloading (…)cial_tokens_map.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 112/112 [00:00<00:00, 110kB/s]
Downloading (…)001fa/tokenizer.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 466k/466k [00:00<00:00, 743kB/s]
Downloading (…)okenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 314/314 [00:00<00:00, 301kB/s]
Downloading (…)3bbb8001fa/vocab.txt: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 232k/232k [00:00<00:00, 606kB/s]
Downloading (…)b8001fa/modules.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 229/229 [00:00<00:00, 227kB/s]
Traceback (most recent call last):
  File "eval_agent_fast_slow.py", line 627, in <module>
    main()
  File "eval_agent_fast_slow.py", line 624, in main
    eval(args, int(task_num), logger)
  File "eval_agent_fast_slow.py", line 402, in eval
    used_sys2, return_result = findValidActionWithSystem2(predStrs, env, task_num, task_description, info['look'],
  File "/SwiftSage/eval_utils.py", line 589, in findValidActionWithSystem2
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_to_next_actions},
UnboundLocalError: local variable 'prompt_to_next_actions' referenced before assignment

No such file or directory: 'data_v4/fast_system.train.jsonl'

Error when

(swiftsage) $ unzip goldpaths-all.zip 
Archive:  goldpaths-all.zip
  inflating: goldsequences-0-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15-16-17-18-19-20-21-22-23-24-25-26-27-28-29.json  
(swiftsage) $ python data_convert.py
...
...
...
1-4: 1275
7-3: 734
6-1: 721
6-3: 716
7-1: 609
7-2: 609
6-2: 474
8-1: 424
3-2: 344
3-1: 194
8-2: 89
go: 16680
look: 15259
open: 15098
use: 14056
examine: 13597
wait1: 13036
move: 10349
focus: 6432
pick: 5435
connect: 4360
pour: 4046
activate: 2866
deactivate: 2233
0: 1729
drop: 743
wait: 302
mix: 140
read: 32
Traceback (most recent call last):
  File "data_convert.py", line 197, in <module>
    with open(f"{args.dir}/{mode}.train.jsonl", 'w') as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data_v4/fast_system.train.jsonl'

Is it a known issue? Where can i find data_v4?

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.