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GraphNetExtractAgent 快速入门指南

🚀 新Agent第一次接手项目？从这里开始！

阅读时间: 5分钟 最后更新: 2026-03-29

一分钟了解项目

GraphNetExtractAgent 是一个自动从各种深度学习框架（PyTorch/HuggingFace/timm等）提取计算图并生成GraphNet样本的项目。

核心任务流程

选择模型 → 编写提取脚本 → 执行extract → 验证 → 提交PR

第一步：了解当前状态

查看当前进度

# 查看最新任务状态
cat /root/GraphNetExtractAgent/docs/tasks/CURRENT_STATUS.md

# 查看工作记忆
cat /root/GraphNetExtractAgent/docs/references/MEMORY.md

关键信息速览

项目 状态
完整模型总数 ~2,417个
待修复残图 fill-mask: 78/79完成
当前优先任务 新模型抓取

第二步：选择你的任务

🎯 任务类型选择

如果你... 选择这个任务
刚开始，想熟悉流程 修复残图 (简单，有现成脚本)
想贡献新模型 HuggingFace模型提取
擅长处理边界情况 特殊模型处理

当前推荐任务

✅ 立即开始：新模型抓取

Worker2已完成残图修复，可以全力投入新模型抓取。

第三步：5分钟上手

场景1：修复残图（最简单）

# 1. 找到待修复的残图
find /ssd1/liangtai-work/graphnet_workspace/huggingface -type d -name "subgraph_*" \
  ! -exec test -f {}/../graph_hash.txt \; -print 2>/dev/null | head -5

# 2. 使用from_config修复脚本
cd /work/graphnet_workspace/huggingface
python3 fix_from_config.py \
  --list /tmp/residual_models.txt \
  --agent-id w2-fix-01 \
  --limit 10

关键原则（祖训）: 使用from_config()随机初始化，不下载HF权重！

场景2：抓取新模型

# 1. 选择batch文件
ls /tmp/new_extract_batches/*/

# 2. 启动subagent
cd /work/graphnet_workspace/huggingface
python3 extract_hf_full_v2.py \
  --batch-file /tmp/new_extract_batches/fm/batch_aa \
  --task fill-mask \
  --agent-id w2-new-01 \
  --max-length 128

第四步：关键概念

完整模型标准

完整模型 = graph_hash.txt + (根目录或subgraph下有model.py和weight_meta.py)

残图类型

  1. 无graph_hash.txt - 需要重新抓取
  2. 空壳目录 - 有graph_hash但无model.py，需用from_config修复

祖训（必须遵守）

  1. ✅ 使用from_config()随机初始化
  2. ❌ 不下载HF权重文件
  3. ✅ 只下载config.json (KB级)

第五步：遇到问题

常见问题速查

问题 解决方案
模型加载失败 检查是否用了from_config()而不是from_pretrained()
无config.json 先从HF下载config.json
显存不足 使用CPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

求助资源

  1. residual_repair_guide.md - 残图修复详解
  2. HUGGINGFACE_EXTRACTION_GUIDE.md - HF提取完整指南
  3. quick_reference.md - 命令速查

第六步：报告进度

汇报模板

echo "=== 进度汇报 ==="
echo "1) 运行中subagent: $(pgrep -c extract_hf_full) 个"
echo "2) 已修复/抓取: X 个模型"
echo "3) 遇到问题: [描述]"
echo "4) 下一步计划: [计划]"

快速导航

检查清单

开始工作前，确认：

  • 已阅读本文档
  • 已查看当前任务状态
  • 了解祖训（from_config不下载权重）
  • 知道如何汇报进度

准备好了吗？开始你的第一个任务吧！ 🚀

如有疑问，先查看AGENT_CONTEXT.md了解项目全貌。