O uso do AI-Scientist-v2 para automação de pesquisa requer o acompanhamento do fluxo de trabalho do sistema, que é descrito a seguir:
Fase de geração de ideias de pesquisa:
- Vá para o diretório de código depois de ativar o ambiente Python
- Executar comando:
python launch_scientist_bfts.py --load_ideas "ai_scientist/ideas/i_cant_believe_its_not_better.json" --model_writeup "claude-3-5-sonnet-20240620" - O sistema produzirá um arquivo JSON contendo o título e a descrição detalhada do estudo
Implementação da fase experimental:
- O sistema cria automaticamente um código experimental (por exemplo, experiment.py) para as ideias de pesquisa geradas
- executar diretamente
python experiment.pyComando Iniciar experimento - Os resultados dos experimentos (incluindo registros de dados e gráficos) serão salvos em um arquivo de registro na pasta de experimentos
Requisitos de prontidão ambiental:
- Requer suporte para Linux e GPU NVIDIA.
- Ambiente recomendado para o Python 3.11
- Os componentes básicos, como PyTorch e CUDA 12.4, devem ser instalados
Todo o processo realiza um ciclo fechado desde a geração da ideia até a execução do experimento, e o pesquisador só precisa se concentrar na definição do problema central e na avaliação dos resultados, o que simplifica muito o fluxo de trabalho da pesquisa.
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