Cantor使用教程

访问Cantor官网，在页面导航栏中找到“快速开始”板块，查看框架的基础运行要求和依赖环境说明，根据指引完成Python、PyTorch等基础依赖的安装，确保本地运行环境符合标准。

在文档中心下载框架的基础代码包，按照安装教程完成本地部署，运行示例测试代码验证部署是否成功，若出现报错可参考常见问题排查板块的对应解决方案处理。

准备待测试的图像和对应的推理问题，或者导入官方提供的公开测试数据集，按照输入格式要求整理好数据，存放在指定的目录位置，确保框架可以正常读取输入内容。

在配置文件中选择需要使用的大语言模型和视觉模型接口，若使用自定义模型则按照接口规范完成适配，设置好推理参数和输出路径后，启动框架的推理任务运行程序。

任务运行完成后，在输出目录查看推理结果文件和性能评估报告，可通过可视化工具打开分析图表，也可以导出原始推理数据用于后续的研究分析或报告撰写。