安装
620 字约 2 分钟
2025-06-09
本节介绍如何安装 DataFlow-KG。如果你仅想快速使用 DataFlow-KG 中提供的 Pipeline 和算子,请参考普通用户安装安装稳定正式版;如果你想作为开发者向 DataFlow 仓库贡献代码,提出 Pull Request,请参考开发者安装安装仓库中的 dev 版。
注: 针对 Knowledge Graph (KG) 任务,目前的依赖库已经过大幅精简优化。核心的图结构处理和可视化依赖于
networkx与pyvis,这使得整体安装过程更加轻量和迅速。为了提升安装速度,我们强烈推荐使用uv进行安装。
1. 普通用户安装
如果你没有 GPU 做本地推理环境,仅需使用 API 和 CPU 功能,则配置 Python 环境并安装 DataFlow-KG 正式版👇
conda create -n dfkg python=3.10
conda activate dfkg
pip install uv
uv pip install dataflow-kg如果想用本地GPU实现推理则需要使用如下命令:
conda create -n dfkg python=3.10
conda activate dfkg
pip install uv
uv pip install dataflow-kg[vllm]DataFlow-KG 支持Python>=3.10的环境。
你可以用如下指令检查安装是否正确:
dfkg -v如果安装正常,且DataFlow是最新的Release版,则会看到:
open-dataflow-kg codebase version: 0.0.2
Checking for updates...
Local version: 0.0.2
PyPI newest version: 0.0.2
You are using the latest version: 0.0.2.此外还有dfkg env指令用于查看当前硬件软件环境,用于报告Bug使用。
2. 开发者安装
DataFlow-KG开发者可以通过以下指令安装:
如果不需要本地GPU推理
conda create -n dfkg python=3.10
conda activate dfkg
git clone https://github.com/OpenDCAI/DataFlow-KG.git
cd DataFlow-KG
pip install -e .如果需要本地GPU推理:
conda create -n dfkg python=3.10
conda activate dfkg
git clone https://github.com/OpenDCAI/DataFlow-KG.git
cd DataFlow-KG
pip install -e .[vllm]你可以用如下指令检查安装是否正确:
dfkg -v如果安装正常,且DataFlow-KG是最新的Release版,则会看到:
open-dataflow-kg codebase version: 0.0.2
Checking for updates...
Local version: 0.0.2
PyPI newest version: 0.0.2
You are using the latest version: 0.0.2.此外还有dfkg env指令用于查看当前硬件软件环境,用于报告Bug使用。
这样,你在本地对DataFlow-KG包进行的修改都可以实时更新到你的python环境中,方便开发。当开发完成后,也可以提PR向主仓库贡献你的新算子和新流水线。

