Name: विंडोज़ के लिए ऑटोलेबल डाउनलोड
Brand: OnWorks
SKU: c0ba913c486ce99303ecfc6908301f20
Availability: OnlineOnly
Rating: 4.50 (1837 reviews)

यह ऑटोलेबल नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.0.16sourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

ऑटोलेबल विद ऑनवर्क्स नाम के इस ऐप को 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।

ऐप डाउनलोड करें उबंटू में चलाएं फेडोरा में दौड़ें विंडोज सिम में चलाएं मैकोज़ सिम में चलाएं

स्क्रीनशॉट

ऑटोलेबल

वर्णन

ऑटोलेबल बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ डेटासेट को लेबल करने, साफ करने और समृद्ध करने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी है। वर्गीकरण, प्रश्न-उत्तर और नामित इकाई पहचान, इकाई मिलान और अधिक जैसे एनएलपी कार्यों के लिए ऑटोलेबल डेटा। ओपनएआई, एंथ्रोपिक, हगिंगफेस, गूगल और अन्य प्रदाताओं के वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स एलएलएम का निर्बाध रूप से उपयोग करें।

विशेषताएं

वर्गीकरण, प्रश्न-उत्तर और नामित इकाई-मान्यता, इकाई मिलान और अधिक जैसे एनएलपी कार्यों के लिए ऑटोलेबल डेटा
ओपनएआई, एंथ्रोपिक, हगिंगफेस, गूगल और अन्य प्रदाताओं से व्यावसायिक और ओपन सोर्स एलएलएम का निर्बाध रूप से उपयोग करें
लेबल गुणवत्ता को बढ़ावा देने के लिए शोध-सिद्ध एलएलएम तकनीकों का लाभ उठाएं, जैसे कि कुछ-शॉट सीखना और विचार-श्रृंखला को प्रेरित करना।
प्रत्येक आउटपुट लेबल के लिए आत्मविश्वास का अनुमान और स्पष्टीकरण बॉक्स से बाहर
लागत और प्रयोग समय को कम करने के लिए कैशिंग और राज्य प्रबंधन
आप जिस डेटासेट को लेबल करना चाहते हैं उसे सरलता से लाकर, अपना पसंदीदा एलएलएम चुनकर और कोड की कुछ पंक्तियाँ लिखकर ऑटोलेबल के साथ शुरुआत कर सकते हैं।

प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर

कैटिगरीज

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)

यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/autolabel.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।