Dies ist die Windows-App namens Scikit-LLM, deren neueste Version als v0.4.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Scikit-LLM 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Scikit-LLM
BESCHREIBUNG
Integrieren Sie leistungsstarke Sprachmodelle wie ChatGPT nahtlos in Sci-Kit-Learn für erweiterte Textanalyseaufgaben. Derzeit sind die meisten Scikit-LLM-Schätzer nur mit einigen OpenAI-Modellen kompatibel. Daher ist ein vom Benutzer bereitgestellter OpenAI-API-Schlüssel erforderlich. Darüber hinaus stellt Scikit-LLM sicher, dass die erhaltene Antwort eine gültige Bezeichnung enthält. Ist dies nicht der Fall, wird ein Label zufällig ausgewählt (Label-Wahrscheinlichkeiten sind proportional zum Vorkommen von Labels im Trainingssatz). Hinweis: Anders als in einer typischen überwachten Umgebung hängt die Leistung eines Zero-Shot-Klassifizierers stark davon ab, wie das Etikett selbst strukturiert ist. Es muss in natürlicher Sprache, beschreibend und selbsterklärend ausgedrückt werden.
Eigenschaften
- Star Scikit-LLM auf GitHub (klicken Sie auf die Sternschaltfläche in der oberen rechten Ecke)
- Geben Sie Ihr Feedback oder schlagen Sie Ideen im Abschnitt „Probleme“ oder auf Discord vor
- Beitrag über Scikit-LLM auf LinkedIn oder anderen Plattformen
- Schauen Sie sich unsere anderen Projekte an
- Konfigurieren Sie den OpenAI-API-Schlüssel
- Verwenden Sie Azure OpenAI
- Verwenden Sie GPT4ALL
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/scikit-llm.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
