2.9.30
8 नवंबर 2026 को जारी
Model Ledger की आधिकारिक वेबसाइट
Machine Learning Projects on Windows
Model Ledger 2.9.30 Windows 10/11 पर 13 भाषाओं के इंटरफ़ेस के साथ चलता है। यह टूल्स चलाकर और परिणाम दिखाकर आपके फ़ोल्डर में machine learning projects तैयार करता है।
मेरे CSV में सबसे आम लेबल खोजें और बेसलाइन सटीकता की गणना करें।
- list_dir
.1 फ़ाइल - read_file
data.csvलोड किया गया - write_file
baseline.pyसहेजा गया - Shell
python baseline.pyexit 0 - edit_file
baseline.py+2 पंक्तियाँ
अगले चरण से पहले आपकी अनुमति की प्रतीक्षाअस्वीकार करेंस्वीकार करें
34 MB
सेटअप प्रोग्राम का आकार
25 MB
एकल .exe फ़ाइल
13
इंटरफ़ेस भाषाएँ
Windows 10/11
x64 आर्किटेक्चर
स्थानीय
कोई टेलीमेट्री डेटा नहीं
Machine Learning Projects
machine learning projects प्रोग्रामों को डेटा में पैटर्न खोजने का सिखाते हैं, और एजेंट कमांड चलाकर और वास्तविक परिणाम दिखाकर आपको अपने फ़ोल्डर में उन्हें बनाने में मदद करता है। छोटी शुरुआत करें। टूल को अपने पीसी पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए किसी खाते की आवश्यकता नहीं है। Windows उपयोगकर्ताओं के लिए सेटअप प्रोग्राम का आकार लगभग 34 MB है।
छोटे CSV प्रोजेक्ट के लिए पहला बेसलाइन
list_dir प्रोजेक्ट फ़ोल्डर संरचना की जाँच करता है जबकि read_file डेटा लोड करता है ताकि आप हर AI प्रोजेक्ट के लिए तुरंत और स्पष्ट रूप से वास्तविक परिणाम देख सकें। अभी शुरू करें। write_file बेसलाइन स्क्रिप्ट बनाता है ताकि आप अपने Python AI प्रोजेक्ट्स के लिए प्रदर्शन मानक स्थापित कर सकें। Shell प्रशिक्षण कमांड चलाता है और प्रत्येक AI प्रोजेक्ट के लिए exit code लौटाता है। Model Ledger AI उदाहरणों और प्रोजेक्ट्स के लिए संस्करण 2.9.30 है। बदलाव लागू करने से पहले Ask first मोड में diff दिखाई देता है।
टूल ट्रैस
list_dir . → 1 file
read_file data.csv → loaded
write_file baseline.py → saved
shell python baseline.py → exit 0AI प्रोजेक्ट विचारों का अन्वेषण करें
आप Shell टूल का उपयोग टर्मिनल कमांड्स जैसे कि लिंटर्स और टेस्ट्स चलाने के लिए कर सकते हैं, और एजेंट इस वर्कफ़्लो में सफलता की पुष्टि करने के लिए वास्तविक आउटपुट और exit code लौटाता है। यह व्यावहारिक है। Ask first मोड में आप स्वीकृति देने से पहले edit_file टूल हर बदलाव को diff के रूप में दिखाता है। आप web_search का उपयोग करके AI प्रोजेक्ट विचार खोज सकते हैं ताकि अपने काम के लिए विषय मिल सकें। read_file टूल आपके स्क्रिप्ट की जाँच करता है, और list_dir टूल संस्करण 2.9.30 के लिए फ़ोल्डर संरचना दिखाता है। आप इन टूल्स के साथ सीखे गए विषयों का परीक्षण करने के लिए एक मिनी प्रोजेक्ट बना सकते हैं।
टूल ट्रैस
list_dir . → lists project files
read_file baseline.py → shows the script
grep "accuracy" baseline.py → 1 match
write_file results.csv → savedAI प्रोजेक्ट्स को स्थानीय रूप से निष्पादित करें
स्थानीय निष्पादन आपके डेटा को सुरक्षित रखता है क्योंकि एजेंट Shell का उपयोग कमांड्स चलाने के लिए करता है और सफलता के लिए exit code की जाँच करता है। AI प्रोजेक्ट्स का उपयोग करें। एजेंट diffs के साथ फ़ाइलों को संपादित करता है ताकि आप लागू करने से पहले बदलावों की पुष्टि कर सकें। आप प्रोजेक्ट की जाँच के लिए read_file का उपयोग कर सकते हैं और grep का उपयोग कर सकते हैं कि सेटिंग कहाँ उपयोग की गई है। एजेंट परिणामों को चैट में रिकॉर्ड करता है ताकि आपका प्रोजेक्ट फ़ोल्डर साफ़ रहे। इंटरफ़ेस दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के लिए 13 भाषाओं का समर्थन करता है।
Python AI प्रोजेक्ट्स बनाएं
एजेंट read_file का उपयोग डेटा की जाँच करने के लिए करता है और grep का उपयोग विशिष्ट पैटर्न खोजने के लिए करता है, इसलिए आप किसी भी बदलाव से पहले संदर्भ की पुष्टि कर सकते हैं। diffs का सावधानीपूर्वक अवलोकन करें। Edit_file बदलाव बनाता है जो आपके सावधानीपूर्वक अवलोकन के लिए diffs के रूप में दिखाई देते हैं। Python इन स्क्रिप्ट्स के लिए सामान्य भाषा है और यह AI कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। Shell कमांड्स चलाकर वास्तविक exit कोड और लॉग के साथ परिणामों की पुष्टि करता है। यह दृष्टिकोण संस्करण 2.9.30 से आपको नियंत्रण में रखकर आपके प्रोजेक्ट विचारों को प्रभावी ढंग से समर्थन देता है।
यह अलग कैसे है
Model Ledger v2.9.30 टूल्स चलाता है, इसलिए आप अपने AI अंतिम प्रोजेक्ट सलाह के लिए वास्तविक आउटपुट और हर बदलाव देखते हैं। यह टूल्स चलाता है।
| सामान्य चैट सहायक | Model Ledger | |
|---|---|---|
| क्रियाएँ | क्रियाओं का सुझाव देता है | क्रियाएँ निष्पादित करता है |
| आउटपुट | पाठ दिखाता है | वास्तविक exit code दिखाता है |
| फ़ाइलें | कोड जनरेट करता है | डिस्क पर लिखता है |
| नियंत्रण | आप कोड को कॉपी करते हैं और स्वयं चलाते हैं | Ask first मोड |
शुरुआत कैसे करें
- 34 MB का सेटअप फ़ाइल डाउनलोड करें।
- Windows 10 या 11 पर इंस्टॉलर चलाएं।
- ऐप खोलें और अपना मॉडल चुनें।
- अपना पहला machine learning project शुरू करें।
इसका उपयोग कौन करता है और कब
प्रारंभिक उपयोगकर्ता Model Ledger का उपयोग AI उदाहरणों को सीखने के लिए करते हैं क्योंकि एजेंट कमांड्स चलाता है और आप प्रत्येक कार्ड से वास्तविक आउटपुट की समीक्षा करके परिणामों को समझते हैं। संस्करण 2.9.30 मदद करता है। यह 13 भाषाओं का समर्थन करता है और कार्य फ़ोल्डर में फ़ाइल पढ़ता है।
Ask first मोड में diff आपकी अनुमति का इंतज़ार करता है, इसलिए आप प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में लागू होने से पहले बदलाव की पुष्टि करते हैं। इसे जाँचें। आप अपना वर्कफ़्लो बनाए रखते हैं और प्रक्रिया के हर कदम पर नियंत्रण रखते हैं।
छात्र एजेंट का उपयोग स्क्रिप्ट लिखने और टेस्ट्स चलाने के लिए करते हैं, इसलिए वे अपना डेटा स्थानीय रखते हुए उस काम के लिए जिम्मेदार रहते हैं जो वे जमा करते हैं। कोई खाता आवश्यक नहीं है। डेटा केवल स्थानीय मॉडल के साथ पीसी पर रहता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
machine learning projects क्या हैं?
एक machine learning project एक प्रोग्राम को हाथ से लिखे गए नियमों का पालन करने के बजाय डेटा में पैटर्न खोजने का सिखाता है, इसलिए आप समस्या को परिभाषित करते हैं और अपनी लाइब्रेरी को अपने डेटासेट के साथ उपयोग करके सफलता को मापते हैं। अभी शुरू करें। बेसलाइन चलाएं और मॉडल प्रदर्शन की पुष्टि के लिए अज्ञात डेटा पर मूल्यांकन करें।
क्या themlcode.com Model Ledger की आधिकारिक वेबसाइट है?
हाँ, themlcode.com Model Ledger की आधिकारिक वेबसाइट है जहाँ आप इंस्टॉलर डाउनलोड करते हैं और इसे अपने Windows मशीन पर चलाने से पहले प्रकाशित मैनिफेस्ट के साथ उसका SHA-256 हैशसुम जाँचते हैं ताकि अखंडता सुनिश्चित हो सके। हैश की पुष्टि करें। यदि आपको मदद की आवश्यकता हो तो सहायता के लिए Send feedback बटन का उपयोग करें।
क्या Model Ledger मेरे लिए मॉडल प्रशिक्षित करता है?
नहीं, Model Ledger आपके लिए मॉडल प्रशिक्षित नहीं करता है क्योंकि यह आपकी कमांड्स चलाता है और exit code दिखाता है जबकि आप डेटा और लाइब्रेरी प्रदान करते हैं। आप हर बदलाव देखते हैं। यह आपकी निर्देशों को निष्पादित करता है।
Ask first मोड क्या है?
Ask first एक ऐसा मोड है जो कुछ भी बदलने वाली हर क्रिया से पहले रुक जाता है, इसलिए एजेंट द्वारा निष्पादित करने से पहले आप edit की समीक्षा करते हैं। यह रुक जाता है। यह आपके प्रोजेक्ट फ़ाइलों को सुरक्षित रखता है जब तक कि आप बदलावों के साथ आगे बढ़ने का निर्णय नहीं लेते।
क्या एजेंट एक रीग्रेशन प्रोजेक्ट में मदद कर सकता है जो एक संख्या की भविष्यवाणी करता है?
हाँ, एजेंट एक रीग्रेशन स्क्रिप्ट लिखने और चलाने में मदद करता है ताकि आपका कोड आपकी मशीन पर वास्तविक रन से MAE या RMSE रिपोर्ट करे। परिणामों की जाँच करें। एजेंट आपके रिकॉर्ड के लिए लॉग रखता है और सुनिश्चित करता है कि आपके पास काम का प्रमाण है।
क्लाउड मॉडल्स के साथ गोपनीयता कैसे काम करती है?
टूल आउटपुट में रहस्यों को मॉडल तक पहुँचने से पहले छुपा दिया जाता है, और प्रॉम्प्ट्स केवल उस एंडपॉइंट पर जाते हैं जिसे आप सुरक्षित प्रसंस्करण के लिए चुनते हैं। यह स्थानीय रहता है। आपकी निजी जानकारी हर संचालन के दौरान पीसी पर ही रहती है।
फ़ाइल का आकार क्या है?
सेटअप प्रोग्राम 34 MB का है और पोर्टेबल एकल .exe लगभग 25 MB का है Windows 10/11 के लिए जिसमें संस्करण 2.9.30 13 भाषाओं का समर्थन करता है। स्थानीय रूप से चलता है। अपने स्वयं के मशीन पर एप्लिकेशन चलाने के लिए किसी खाते की आवश्यकता नहीं है।
अपना प्रोजेक्ट शुरू करें
अपने machine learning projects के लिए Model Ledger डाउनलोड करें क्योंकि संस्करण 2.9.30 फ़ाइलों को संपादित करता है और कमांड्स चलाकर वास्तविक परिणाम दिखाता है। फ़ाइलें संपादित करें।
Windows के लिए Model Ledger डाउनलोड करें ↗त्वरित लिंक
इस वेबसाइट के पृष्ठ 20 भाषाओं में उपलब्ध हैं।
उत्पाद अवलोकन ↗ मॉडल कॉन्फ़िगरेशन ↗ वर्कफ़्लो लाइब्रेरी ↗ इंस्टॉलर डाउनलोड करें ↗ FAQ पेज ↗ गोपनीयता नीति ↗
