मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
AI के साथ कोड का कार्यक्षेत्र
मशीन लर्निंग डेटा विभाजन
ML डेटा उस इकाई से बाँटें जो सेटों के बीच लीक हो सकती है।
● ● ●Model Ledger●
कार्यप्रवाह · मशीन लर्निंग डेटा विभाजन ×
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)✳ML डेटा उस इकाई से बाँटें जो सेटों के बीच लीक हो सकती है।
✓ बदलावलागू करने से पहले समीक्षा करें ↗
कार्यक्षेत्र का चित्रण
प्रोजेक्ट
हर समूह एक तरफ रखें और प्रीप्रोसेसिंग केवल ट्रेनिंग डेटा पर फ़िट करें।
लागू करने से पहले समीक्षा करें
वास्तविक व्यवहार की अपेक्षित परिणाम से तुलना करें। जाँच असफल हो तो अगले बदलाव से पहले कारण समझें।
कार्यप्रवाह
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)