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ModuleNotFoundError: No module named 'inference'

Aperta
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@Osakana7777777 ci sta già lavorando.

Dal 30/12/2025.

  • #3 di @Osakana7777777 — aperta

Valutazione

Difficoltà
1/5
Tempo stimato
Meno di un'ora
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
cli

Direzione di ricerca

Open structeval/cli.py at the import on line 6 and inspect the package path for the inference entry point. Run the reported python3 -m structeval.cli inference command after the import is corrected; done means it starts without ModuleNotFoundError.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Perhaps I'm doing something wrong, but it seems that this line:

https://github.com/TIGER-AI-Lab/StructEval/blob/d15b66deb761dbcdc20e8fa50ed8d51705da7906/structeval/cli.py#L6

is missing a structeval., like this:

 from structeval.inference import run_inference

Currently, when I do:

    python3 -m structeval.cli inference \
        --llm_model_name gpt-4.1-mini \
        --llm_engine "openai" \
        --input_path dataset/StructEval_dataset.json \
        --output_path "inference.json"

I get this error:

Traceback (most recent call last):
  File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main
  File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code
  File "/root/StructEvalOrig/StructEval/structeval/cli.py", line 6, in <module>
    from inference import run_inference
ModuleNotFoundError: No module named 'inference'

Of course, I followed the installation instructions.

Lingua principale
Python
Stelle
23
Fork
8
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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