Paper2Code: Transformez vos articles scientifiques en code fonctionnel (et rapidement !)

Vous passez des heures à déchiffrer des articles scientifiques pour implémenter les algorithmes ? Découvrez Paper2Code, un système révolutionnaire qui automatise la génération de code à partir de publications scientifiques en Machine Learning. Optimisez votre temps et boostez votre productivité grâce à cet outil puissant.

Pourquoi utiliser Paper2Code pour transformer vos articles en code ?

• Gain de temps considérable: Fini le déchiffrage manuel et fastidieux, Paper2Code s'occupe de la transcription en code.
• Implémentations fidèles et de haute qualité: Obtenez un code qui reflète précisément les concepts décrits dans l'article.
• Automatisation complète: Un pipeline à trois étapes (planification, analyse et génération de code) géré par des agents spécialisés.
• Surpasse les méthodes classiques: Paper2Code surpasse les solutions existantes en termes de performance et de précision.
• Facile à utiliser et à configurer: Des instructions détaillées vous guident pas à pas, que vous utilisiez OpenAI API ou des modèles open source.

Démarrez rapidement avec Paper2Code : guide simple

Voici un aperçu rapide pour commencer à utiliser Paper2Code et automatiser la génération de code. L'exemple fourni utilise l'article "Attention Is All You Need".

Avec OpenAI API :

1. Installez la librairie OpenAI : pip install openai
2. Configurez votre clé API : export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"
3. Exécutez le script : cd scripts && bash run.sh

Avec des modèles Open Source (vLLM) :

1. Installez vLLM : pip install vllm (consultez le dépôt officiel vLLM en cas de problèmes.)
2. Exécutez le script : cd scripts && bash run_llm.sh (Le modèle par défaut est deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct.)

Configuration détaillée pour une utilisation optimale de Paper2Code

Besoin de plus de contrôle ? Suivez ces étapes pour configurer Paper2Code en détail, incluant la conversion de PDF en JSON.

• Installation des dépendances: Choisissez la librairie nécessaire selon votre approche (OpenAI ou vLLM) :

  • Pour OpenAI API : pip install openai
  • Pour les modèles open source: pip install vllm

• Conversion de PDF en JSON: Utilisez le dépôt s2orc-doc2json pour convertir votre PDF en un format structuré.

  1. Clonez le dépôt : git clone https://github.com/allenai/s2orc-doc2json.git
  2. Lancez le service de traitement PDF : cd ./s2orc-doc2json/grobid-0.7.3 && ./gradlew run
  3. Convertissez votre PDF :

     mkdir -p ./s2orc-doc2json/output_dir/paper_coder
     python ./s2orc-doc2json/doc2json/grobid2json/process_pdf.py \
      -i ${PDF_PATH} \
      -t ./s2orc-doc2json/temp_dir/ \
      -o ./s2orc-doc2json/output_dir/paper_coder
     

     Copy

Évaluez la qualité du code généré avec le Benchmark Paper2Code

Paper2Code vous permet d'évaluer la qualité du code généré grâce à une approche basée sur des modèles.

• Évaluation sans référence: Évalue le code généré sans code de référence.
• Évaluation avec référence: Compare le code généré au code officiel (si disponible).

Les deux méthodes produisent un score de 1 à 5, basé sur l'analyse de l'implémentation. Le benchmark Paper2Code inclus fournit des données et des outils pour une évaluation rigoureuse de vos résultats.

Benchmark Paper2Code: Obtenez des données pour vos recherches

Le benchmark Paper2Code est un ensemble de données idéal pour évaluer et comparer les performances des systèmes de génération de code. Retrouvez une description du benchmark dans data/paper2code. Des informations supplémentaires sont disponibles dans la section 4.1 de la publication scientifique. Cette ressource vous offre une base solide pour vos recherches et développements dans ce domaine.

En résumé, Paper2Code est un outil puissant pour quiconque souhaite transformer rapidement et efficacement des articles scientifiques en code fonctionnel. Son approche automatisée, ses options de configuration flexibles et ses outils d'évaluation en font une solution incontournable pour les chercheurs et les développeurs en Machine Learning.