Đây là ứng dụng Windows có tên Scikit-LLM có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng v0.4.1.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Scikit-LLM với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
Scikit-LLM
MÔ TẢ
Tích hợp liền mạch các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như ChatGPT vào sci-kit-learn để thực hiện các tác vụ phân tích văn bản nâng cao. Hiện tại, phần lớn các công cụ ước tính Scikit-LLM chỉ tương thích với một số mô hình OpenAI. Do đó, cần có khóa API OpenAI do người dùng cung cấp. Ngoài ra, Scikit-LLM sẽ đảm bảo rằng phản hồi thu được có nhãn hợp lệ. Nếu không, nhãn sẽ được chọn ngẫu nhiên (xác suất nhãn tỷ lệ thuận với số lần xuất hiện của nhãn trong tập huấn luyện). Lưu ý: không giống như trong cài đặt được giám sát thông thường, hiệu suất của bộ phân loại không bắn phụ thuộc rất nhiều vào cách cấu trúc nhãn. Nó phải được thể hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên, mang tính mô tả và tự giải thích.
Tính năng
- Star Scikit-LLM trên GitHub (nhấp vào nút dấu sao ở góc trên cùng bên phải)
- Cung cấp phản hồi của bạn hoặc đề xuất ý tưởng trong phần vấn đề hoặc Discord
- Đăng về Scikit-LLM trên LinkedIn hoặc các nền tảng khác
- Kiểm tra các dự án khác của chúng tôi
- Định cấu hình khóa API OpenAI
- Sử dụng Azure OpenAI
- Sử dụng GPT4ALL
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/scikit-llm.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
