This is the Windows app named Scikit-LLM whose latest release can be downloaded as v1.4.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata Scikit-LLM con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI:
Scikit-LLM
DESCRIZIONE:
Integra perfettamente potenti modelli linguistici come ChatGPT in sci-kit-learn per attività di analisi testuale avanzate. Al momento, la maggior parte degli stimatori Scikit-LLM è compatibile solo con alcuni modelli OpenAI. Pertanto, è richiesta una chiave API OpenAI fornita dall'utente. Inoltre, Scikit-LLM garantirà che la risposta ottenuta contenga un'etichetta valida. In caso contrario, un'etichetta verrà selezionata casualmente (le probabilità di apparizione dell'etichetta sono proporzionali alle occorrenze dell'etichetta nel training set). Nota: a differenza di un tipico ambiente supervisionato, le prestazioni di un classificatore zero-shot dipendono in larga misura dalla struttura dell'etichetta stessa. Deve essere espressa in linguaggio naturale, descrittiva e autoesplicativa.
Caratteristiche
- Aggiungi Scikit-LLM a Star su GitHub (clicca sul pulsante a forma di stella nell'angolo in alto a destra)
- Fornisci il tuo feedback o proponi idee nella sezione problemi o su Discord
- Pubblica un post su Scikit-LLM su LinkedIn o altre piattaforme
- Scopri i nostri altri progetti
- Configura la chiave API OpenAI
- Utilizzare Azure OpenAI
- Utilizzare GPT4ALL
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/scikit-llm.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.