pipeline de machine learning pentru proiectele tale

Funcționalități

• Fișiereread_file, write_file, edit_file, delete_file, make_dir, move_file, copy_file, list_dir, grep, glob funcționează în folderul de chat.
• Shellexecută comenzi de terminal precum build-uri și teste, evaluând succesul prin codul real de ieșire.
• Webweb_search găsește informații, iar http_get citește pagini oficiale de documentație.
• Capturi de ecran și imaginigen_image salvează fișiere imagine reale, iar ocr citește text din capturi de ecran.
• Orchestraretask împarte munca în sub-agente paralele, iar run_on_model trimite pași complecși la modele mai mari.
• Moduri de aprobareAuto-run acționează imediat, Ask first face pauză înainte de modificări, Plan only scrie un plan.
• Cronexecută prompturi la intervale stabilite.
• Modelefolosește un furnizor cloud, un model local sau modelul integrat cu un buton de Test.

Ghiduri pas cu pas

Pași pentru începători

Începe-ți pipeline-ul de machine learning alegând o idee mică, cum ar fi un filtru de spam, iar agentul folosește list_dir pentru a vedea structura folderului tău. Este real. Agentul folosește glob pentru a găsi scripturile relevante din folderul proiectului tău. Apoi folosește read_file pentru a inspecta cu atenție codul de încărcare a datelor. În continuare, folosește write_file pentru a crea un script de referință simplu pentru tine. Cei care caută 'proiecte ml practice pentru CV' încep adesea cu acest tip de structură clară. Folosește edit_file pentru a modifica scriptul dacă este necesar, afișând un diff în modul Ask first. În final, execută comanda de antrenament în instrumentul Shell pentru un rezultat real.

Revizuire avansată

Agentul folosește grep pentru a găsi unde este folosită o setare în baza ta de cod și web_search pentru a găsi documentația oficială a bibliotecii tale. Simplu. Folosește task pentru a împarte o revizuire în părți pentru procesare paralelă. http_get citește pagini specifice în timp ce gen_image salvează un grafic. ocr citește text dintr-o captură de ecran, iar run_on_model gestionează pașii grei. Abilitatea de control al versiunilor gestionează branch-urile și commit-urile pentru proiectele tale de machine learning pentru începători. Cron programează sarcini astfel încât să revizuiești planul în modul Plan only. Ideile reale de proiecte ml apar când treci la Auto-run pentru a-l lăsa să termine.