Model Ledger
공식 Model Ledger 웹사이트

Machine Learning Projects: Windows 환경

Model Ledger 2.9.30은 13개 언어 인터페이스를 지원하며 Windows 10/11에서 실행됩니다. 에이전트가 도구를 실행하고 결과를 보여주며, 폴더에서 이를 구축하는 것을 도와줍니다.

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버전

2.9.30

2026년 11월 8일 출시

크기

34 MB

설치 프로그램 크기

포터블

25 MB

단일 .exe 파일

언어

13개

인터페이스 언어

운영체제

Windows 10/11

x64 아키텍처

개인정보

로컬

텔레메트리 데이터 없음

주요 기능

Machine Learning Projects

Machine Learning Projects는 프로그램이 데이터에서 패턴을 찾도록 학습시키는 과정입니다. 에이전트는 명령을 실행하고 실제 결과를 보여주며, 폴더에서 이를 구축하는 것을 도와줍니다. 작게 시작하세요. PC에서 로컬로 도구를 실행하는 데 계정이 필요 없습니다. Windows용 설치 프로그램 크기는 약 34MB입니다.

01

작은 CSV 프로젝트의 첫 번째 베이스라인 설정

list_dir은 프로젝트 폴더 구조를 검사하고, read_file은 데이터를 로드합니다. 이를 통해 모든 ML 작업에서 실제 결과를 즉시 그리고 명확하게 확인할 수 있습니다. 지금 시작하세요. write_file은 python ML 작업의 성능 벤치마크를 확립하기 위한 베이스라인 스크립트를 생성합니다. Shell은 훈련 명령을 실행하고 각 ML 작업의 종료 코드를 반환합니다. Model Ledger는 ML 예제 및 작업을 위한 버전 2.9.30입니다. 변경 사항을 적용하기 전에 Ask first 모드에서 diff가 확인을 요청합니다.

도구 추적
list_dir . → 1 file
read_file data.csv → loaded
write_file baseline.py → saved
shell python baseline.py → exit 0
02

ML 작업 아이디어 탐색

Shell 도구를 사용하여 린터(linter) 및 테스트와 같은 터미널 명령을 실행할 수 있으며, 에이전트는 이 워크플로우에서 성공을 확인하기 위해 실제 출력과 종료 코드를 반환합니다. 이는 매우 실용적입니다. edit_file 도구는 Ask first 모드에서 확인하기 전에 변경 사항을 diff로 표시합니다. web_search를 사용하여 ML 작업 아이디어를 검색하여 작업에 적합한 주제를 찾을 수 있습니다. read_file 도구는 스크립트를 검사하고, list_dir 도구는 버전 2.9.30의 폴더 구조를 보여줍니다. 이러한 도구로 배운 내용을 테스트하기 위해 미니 프로젝트를 생성할 수 있습니다.

도구 추적
list_dir . → lists project files
read_file baseline.py → shows the script
grep "accuracy" baseline.py → 1 match
write_file results.csv → saved
03

로컬에서 ML 작업 실행

로컬 실행은 에이전트가 Shell을 사용하여 명령을 실행하고 폴더 내 성공 여부를 종료 코드로 확인하므로 데이터를 안전하게 유지합니다. ML 작업을 활용하세요. 에이전트는 변경 사항이 적용되기 전에 검토할 수 있도록 diff 형식으로 파일을 편집합니다. read_file을 사용하여 프로젝트를 검사하고, grep을 사용하여 설정이 사용되는 위치를 찾을 수 있습니다. 에이전트는 채트에 결과를 기록하여 프로젝트 폴더를 깔끔하게 유지합니다. 인터페이스는 전 세계 사용자를 위해 13개 언어를 지원합니다.

04

python ML 작업 구축

에이전트는 read_file을 사용하여 데이터를 검사하고 grep을 사용하여 특정 패턴을 찾으므로, 변경 사항이 이루어지기 전에 컨텍스트를 확인할 수 있습니다. diff를 신중하게 검토하세요. edit_file은 신중하게 검토할 수 있도록 diff 형식으로 변경 사항을 생성합니다. Python은 이러한 스크립트의 일반적인 언어이며 ML 작업에 널리 사용됩니다. Shell은 실제 종료 코드 및 로그를 통해 결과를 검증하기 위해 명령을 실행합니다. 이 접근 방식은 버전 2.9.30 이후로 사용자가 통제할 수 있도록 프로젝트 아이디어를 효과적으로 지원합니다.

워크플로우 탐색

차이점

Model Ledger v2.9.30은 도구를 직접 실행하므로 ML 최종 작업에 대한 실제 출력과 모든 변경 사항을 확인할 수 있습니다. 도구를 실행합니다.

일반 채팅 어시스턴트Model Ledger
동작동작 제안동작 실행
출력텍스트 표시실제 종료 코드 표시
파일코드 생성디스크에 쓰기
제어코드를 복사하여 직접 실행Ask first 모드

시작 방법

  1. 34MB 설치 파일을 다운로드하세요.
  2. Windows 10 또는 11에서 설치 프로그램을 실행하세요.
  3. 앱을 열고 모델을 선택하세요.
  4. 첫 번째 Machine Learning Projects를 시작하세요.

누가 사용하고 언제 사용하는가

초보자는 에이전트가 명령을 실행하고 각 카드에서 실제 출력을 검토하여 결과를 이해할 수 있도록 하기 위해 Model Ledger를 사용하여 ML 예제를 학습합니다. 버전 2.9.30이 도움을 줍니다. 13개 언어를 지원하며 작업 폴더의 파일을 읽습니다.

Ask first 모드에서는 diff가 확인을 기다리므로 프로젝트 폴더에 적용되기 전에 변경 사항을 검증할 수 있습니다. 확인하세요. 워크플로우를 유지하고 프로세스의 모든 단계를 제어합니다.

학생들은 에이전트를 사용하여 스크립트를 작성하고 테스트를 실행하므로, 제출하는 작업에 대한 책임을 유지하면서 데이터를 로컬에 유지합니다. 계정이 필요 없습니다. 데이터는 로컬 모델이 있는 경우에만 PC에 유지됩니다.

자주 묻는 질문

Machine Learning Projects란 무엇인가요?

Machine Learning Project는 프로그램이 손으로 작성된 규칙을 따르는 대신 데이터에서 패턴을 찾도록 학습시키는 과정입니다. 라이브러리와 데이터셋을 사용하여 문제를 정의하고 성공을 측정합니다. 지금 시작하세요. 베이스라인을 실행하고 보이지 않는 데이터(unseen data)에서 평가하여 모델 성능을 검증하세요.

Is themlcode.com이 Model Ledger의 공식 웹사이트인가요?

네, themlcode.com은 설치 파일을 다운로드하고 Windows 기계에서 실행하기 전에 공개된 매니페스트와 비교하여 SHA-256 체크섬을 확인하여 무결성을 보장하는 공식 Model Ledger 웹사이트입니다. 해시를 검증하세요. 도움이 필요하면 Send feedback 버튼을 사용하여 지원을 요청하세요.

Model Ledger가 모델을 훈련해 주나요?

아니요, Model Ledger는 데이터를 제공하고 라이브러리를 제공하므로 모델을 훈련하지 않습니다. 에이전트는 명령을 실행하고 종료 코드를 보여주며, 모든 변경 사항을 확인할 수 있습니다. 에이전트는 사용자의 지시를 실행합니다.

Ask first 모드가 무엇인가요?

Ask first는 변경 사항을 만드는 모든 동작 전에 일시 중지하는 모드로, 에이전트가 실행하기 전에 편집 내용을 검토할 수 있습니다. 일시 중지됩니다. 이는 변경 사항을 진행할지 결정할 때까지 프로젝트 파일을 안전하게 유지합니다.

숫자를 예측하는 회귀 프로젝트에 에이전트가 도움을 줄 수 있나요?

네, 에이전트는 기계에서 실제 실행에서 MAE 또는 RMSE를 보고하도록 회귀 스크립트를 작성하고 실행하는 데 도움을 줍니다. 결과를 확인하세요. 에이전트는 기록을 위해 로그를 유지하고 작업의 증거가 있음을 보장합니다.

클라우드 모델과 함께 개인정보 보호는 어떻게 작동하나요?

도구 출력의 비밀은 모델에 도달하기 전에 가려지며, 프롬프트는 데이터의 안전한 처리를 위해 선택한 엔드포인트로만 전송됩니다. 데이터는 로컬에 유지됩니다. 개인 정보는 모든 작업 동안 PC에 남아 있습니다.

파일 크기는 얼마인가요?

설치 프로그램은 34MB이며, 포터블 단일 .exe 파일은 Windows 10/11용 버전 2.9.30 기준 약 25MB입니다. 13개 언어를 지원합니다. 로컬에서 실행됩니다. 기계에서 애플리케이션을 실행하는 데 계정이 필요 없습니다.

시작하기

프로젝트 시작

버전 2.9.30은 파일을 편집하고 명령을 실행하여 실제 결과를 보여주므로 Machine Learning Projects를 위해 Model Ledger를 다운로드하세요. 파일을 편집하세요.

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