Modele
Configurează un endpoint compatibil OpenAI sau Anthropic cu URL-ul de bază și cheia API, dacă este necesară. Testează conexiunea. Serverul local trebuie să ruleze; instrumentele externe pot transmite date separat.
Spațiu de programare cu AI
Împărțirea datelor pentru învățare automată
Împarte datele după entitatea care ar putea contamina seturile.
● ● ●Model Ledger●
Fluxuri de lucru · Împărțirea datelor pentru învățare automată ×
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)✳Împarte datele după entitatea care ar putea contamina seturile.
✓ ModificăriVerifică înainte de aplicare ↗
Ilustrarea spațiului de lucru
Proiect
Păstrează grupurile separate și ajustează preprocesarea doar pe datele de antrenament.
Verifică înainte de aplicare
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
Fluxuri de lucru
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)