Dies ist die Linux-App namens H2O LLM Studio, deren neueste Version als v1.0.0sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens H2O LLM Studio mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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H2O LLM Studio
BESCHREIBUNG
Willkommen bei H2O LLM Studio, einem Framework und einer No-Code-GUI, die für die Feinabstimmung modernster Large Language Models (LLMs) entwickelt wurde. Sie können H2O LLM Studio auch mit der Befehlszeilenschnittstelle (CLI) verwenden und die Konfigurationsdatei angeben, die alle Experimentparameter enthält. Um die Verwendung von H2O LLM Studio mit CLI zu optimieren, aktivieren Sie die Pipenv-Umgebung, indem Sie make Shell ausführen. Mit H2O LLM Studio ist das Training Ihres großen Sprachmodells einfach und intuitiv. Laden Sie zunächst Ihren Datensatz hoch und beginnen Sie dann mit dem Training Ihres Modells. Beginnen Sie mit der Erstellung eines Experiments. Anschließend können Sie Ihr Experiment überwachen und verwalten, Experimente vergleichen oder das Modell auf Hugging Face übertragen, um es mit der Community zu teilen.
Eigenschaften
- Passen Sie LLMs einfach und effektiv an, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind
- Verwenden Sie eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), die speziell für große Sprachmodelle entwickelt wurde
- Optimieren Sie jedes LLM mithilfe einer Vielzahl von Hyperparametern
- Verwenden Sie Reinforcement Learning (RL), um Ihr Modell zu verfeinern (experimentell)
- Verwenden Sie erweiterte Bewertungsmetriken, um die vom Modell generierten Antworten zu beurteilen
- Verfolgen und vergleichen Sie die Leistung Ihres Modells visuell. Darüber hinaus kann die Neptune-Integration genutzt werden
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/h2o-llm-studio.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
