यह spacy-llm नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.6.2_Patchanthropic-versionheadersourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
स्पेसी-एलएलएम नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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स्पेसी-एलएलएम
वर्णन
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में शक्तिशाली प्राकृतिक भाषा समझने की क्षमताएं होती हैं। केवल कुछ (और कभी-कभी नहीं) उदाहरणों के साथ, एक एलएलएम को कस्टम एनएलपी कार्य जैसे पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान, कोररेफ़रेंस रिज़ॉल्यूशन, सूचना निष्कर्षण और बहुत कुछ करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। यह पैकेज बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को स्पासी में एकीकृत करता है, जिसमें तेज प्रोटोटाइपिंग और प्रॉम्प्टिंग के लिए एक मॉड्यूलर प्रणाली की सुविधा होती है, और विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए असंरचित प्रतिक्रियाओं को मजबूत आउटपुट में बदल दिया जाता है, किसी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं होती है।
विशेषताएं
- आपके स्पासी पाइपलाइन में संकेतों को एकीकृत करने के लिए क्रमबद्ध एलएलएम घटक
- कार्य को परिभाषित करने के लिए मॉड्यूलर कार्य (संकेत देना और पार्स करना) और मॉडल
- हगिंग फेस पर होस्ट किए गए ओपन-सोर्स एलएलएम का समर्थन करता है
- कस्टम प्रॉम्प्टिंग, पार्सिंग और मॉडल एकीकरण के लिए स्पासी की रजिस्ट्री के माध्यम से अपने स्वयं के कार्यों का आसान कार्यान्वयन
- लैंगचेन के साथ एकीकरण
- OpenAI, Cohere, और Anthropic के API के साथ इंटरफ़ेस
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/spacy-llm.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
