TencentCloudADP
优化FastTreeComm类的模型加载逻辑，添加离线工作支持
- 模型下载后，其实还是默认要访问hf，调用all-MiniLM-L6-v2，否则就会报错。最好还是本地优先模型，毕竟已经下载了。所以修改了一下。2. 端口配置参数加入.env.example了，8000端口很容易冲突，代码修改不符合一般常识。
代码修改总结 ：
- 在 start.sh 脚本中添加了自动激活Python 3.10环境的功能，包括检查conda是否存在、初始化conda并激活py310环境
- 在 start.sh 中添加了 export TOKENIZERS_PARALLELISM=false 以消除Hugging Face tokenizers的并行处理警告
- 优化了本地模型调用，通过 temp_model_download.sh 脚本设置HF_ENDPOINT镜像站点提高下载速度和稳定性
- 项目现在能在不同Python基础版本的环境中自动适配到Python 3.10
- 添加了 test_offline_model_loading.py 测试脚本验证离线模型加载功能
借本次PR表述一些我昨天在Windows10系统使用docker部署项目时，遇到的一些问题：
1.在 Windows 环境下构建 Linux Docker 镜像时会遇到的问题
问题：查看docker logs 显示 sh: 1: ./start.sh: not found
根本原因在于 Windows 和 Linux 系统使用了不同的“换行符”（Line Endings）。 Windows 换行符 (CRLF)：当您在 Windows 系统上编辑和保存文本文件（包括 .sh 脚本）时，每一行的结尾都是由一个“回车符”（Carriage Return, \r）和一个“换行符”（Line Feed, \n）组成的，即 \r\n。 Linux 换行符 (LF)：Linux 系统只使用一个“换行符”（\n）来表示一行的结束。 当将一个在 Windows 上创建的 start.sh 文件复制到 Linux 容器中时。Linux 的 sh 解释器在读取这个脚本时，会把每一行末尾的那个看不见的 \r 字符也当作内容的一部分。 所以，当 Docker 容器执行启动命令 ["./start.sh"] 时，Linux 的 sh 解释器实际上是想去执行一个名为 start.sh\r 的文件。因为文件名中多了一个 \r 字符，而这样一个文件在容器里是不存在的，所以系统就报了 not found 的错误。
解决方案： 在Dockerfile 中，找到下面这行：
RUN chmod +x start.sh
将其替换为下面的新指令，我们将在这行命令中加入 sed 指令，它会在设置执行权限之前，先修复文件的换行符。
RUN sed -i 's/\r$//' start.sh && chmod +x start.sh
2.8000端口冲突问题，只需要换个端口启动即可 docker run -d -p 8081:8000 --name youtu-test-container-fixed youtu_graphrag:v1
修复了上传文件，readme文档中增加了1，如何使用本地模型，2. schema文件的意义和构建指引（这个可能请作者修改标准化），以及其它改善。 对于llm模型，作者能否增加其它可选模型，以及llm的api能力？另外也请务必考虑国内用户的便捷性。
Thank you for taking the time to read the code and for your contribution. We noticed that this PR includes a number of unrelated files. We’ve also observed a similar issue in other PR https://github.com/TencentCloudADP/youtu-graphrag/pull/55/files. Would you be able to review the changes again and resubmit a cleaned-up version?
