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।
उत्पाद
प्रोग्राम की सुविधाएँ · मशीन लर्निंग डेटा विभाजन
01
ML डेटा उस इकाई से बाँटें जो सेटों के बीच लीक हो सकती है। हर समूह एक तरफ रखें और प्रीप्रोसेसिंग केवल ट्रेनिंग डेटा पर फ़िट करें।
प्रोजेक्ट
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
मशीन लर्निंग डेटा विभाजन
● ● ●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