Esta es la aplicación de Windows llamada Scikit-LLM cuya última versión se puede descargar como v0.4.1.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Scikit-LLM con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Scikit-LLM
DESCRIPCIÓN
Integre perfectamente potentes modelos de lenguaje como ChatGPT en sci-kit-learn para mejorar las tareas de análisis de texto. Por el momento, la mayoría de los estimadores de Scikit-LLM solo son compatibles con algunos de los modelos OpenAI. Por lo tanto, se requiere una clave API de OpenAI proporcionada por el usuario. Además, Scikit-LLM se asegurará de que la respuesta obtenida contenga una etiqueta válida. Si este no es el caso, se seleccionará una etiqueta al azar (las probabilidades de las etiquetas son proporcionales a las apariciones de etiquetas en el conjunto de entrenamiento). Nota: a diferencia de un entorno supervisado típico, el rendimiento de un clasificador de disparo cero depende en gran medida de cómo está estructurada la etiqueta en sí. Tiene que expresarse en un lenguaje natural, descriptivo y que se explique por sí mismo.
Caracteristicas
- Star Scikit-LLM en GitHub (haga clic en el botón de estrella en la esquina superior derecha)
- Envíe sus comentarios o proponga ideas en la sección de problemas o en Discord
- Publicar sobre Scikit-LLM en LinkedIn u otras plataformas
- Mira nuestros otros proyectos
- Configurar la clave API de OpenAI
- Utilice Azure OpenAI
- Utilice GPT4ALL
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/scikit-llm.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
