SMILE 项目启动指南

项目概述

SMILE (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) 是一个用Java编写的全面机器学习框架，提供Scala、Kotlin和Clojure API。项目使用双构建系统：SBT（主要）和 Gradle（用于Kotlin模块）。

系统要求

• Java 25（用于SMILE v5.x）
• 系统依赖：OpenBLAS和ARPACK用于优化的矩阵计算
• SBT 1.11.7+ 用于基于Scala的构建
• Node.js/npm 用于Web界面

系统依赖安装

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt update
sudo apt install libopenblas-dev libarpack2

macOS:

brew install arpack

注意：由于macOS SIP，请将 /opt/homebrew/lib/libarpack.dylib 复制到工作目录。

Windows: 发布包的 bin 目录中提供预构建的DLL文件。请将此目录添加到PATH环境变量。

主要启动方法

方法1：快速启动 - Scala Shell（推荐）

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/haifengl/smile.git
cd smile

# 2. 运行Scala shell（自动构建）
bin/smile.sh

方法2：Java Shell替代方案

# 1. 构建shell
sbt shell/stage

# 2. 运行Java shell
cd shell/target/universal/stage
bin/jshell.sh

方法3：LLM推理服务器

# 启动LLM推理服务器（支持OpenAI兼容API）
bin/serve.sh

方法4：文档网站

# 1. 进入web目录
cd web

# 2. 安装依赖并启动开发服务器
npm install
npm run serve

# 3. 构建生产版本
npm run deploy

构建命令

SBT构建（主要）

# 完整构建
sbt package

# 运行测试
sbt test

# Scala 3构建
sbt ++3.3.3 scala/package

# 发布到本地Maven仓库
sbt publishM2

Gradle构建（Kotlin模块）

cd kotlin
./gradlew build

内存配置

默认情况下，shell使用最多75%的内存。对于大型数据集：

./bin/smile -J-Xmx30G

项目结构

项目包含以下主要模块：

• base: 核心Java工具
• core: 主要机器学习算法
• deep: 深度学习功能
• nlp: 自然语言处理
• plot: 数据可视化
• json: JSON处理
• scala: Scala API包装器
• kotlin: Kotlin API（基于Gradle）
• shell: 交互式shell
• serve: LLM推理服务器

核心功能

• Java、Scala和Kotlin的交互式shell
• 全面的ML算法（分类、回归、聚类等）
• 支持CPU/GPU的深度学习
• 具有OpenAI兼容API的LLM实现
• 数据可视化工具
• 基于Web的文档和聊天界面

使用场景建议

• 数据科学工作：使用Scala shell
• Java开发：使用Java shell
• AI应用：使用LLM服务器
• 文档查看：使用Web界面

故障排除

1. 确保Java版本正确（Java 25 for v5.x）
2. 检查系统依赖是否安装（OpenBLAS, ARPACK）
3. 验证SBT和Node.js版本要求
4. 对于macOS用户，注意SIP相关的库文件处理

选择适合您用例的入口点，项目提供了多种灵活的运行方式。