모델
기본 URL과 필요한 API 키로 OpenAI 호환 또는 Anthropic 엔드포인트를 설정하고 연결을 테스트하세요. 로컬 모델 서버는 실행 중이어야 합니다. 원격 도구는 데이터를 별도로 전송할 수 있습니다.
● ● ●Model Ledger●
작업 흐름 · 머신러닝 데이터 분할 ×
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)✳집합 사이로 누출될 수 있는 개체 기준으로 학습 데이터를 나눕니다.
✓ 변경 사항적용하기 전에 검토하세요 ↗
작업 공간 예시 화면
프로젝트
각 그룹을 한쪽에 두고 전처리는 훈련 데이터에만 맞춥니다.
적용하기 전에 검토하세요
실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.
작업 흐름
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)