Unduh MLE agent - Unduh Kode Sumber MLE agent

MLE agent

Kode sumber lainnya

0.4.2

Unduh

MLE-AGEN: Teman cerdas Anda untuk rekayasa dan penelitian AI yang mulus.

? Cinta ayah untuk Kaia?

Docs | ? Laporkan Masalah | Bergabunglah dengan kami di Perselisihan

Ringkasan

MLE-Agent dirancang sebagai agen LLM pasangan untuk insinyur dan peneliti pembelajaran mesin. Itu ditampilkan oleh:

? Baseline otonom: Secara otomatis membangun garis dasar dan solusi ML/AI berdasarkan kebutuhan Anda.
Tugas ML End-to-End: Berpartisipasi dalam Kompetisi Kaggle dan menyelesaikan tugas secara mandiri.
? ARXIV dan Makalah dengan Integrasi Kode: Akses Praktik Terbaik dan Metode Canggih.
? Smart Debugging: Memastikan kode berkualitas tinggi melalui interaksi debugger-coder otomatis.
Integrasi Sistem File: Mengatur Struktur Proyek Anda secara efisien.
? Integrasi Alat Komprehensif: Termasuk fungsi AI/ML dan alat MLOPS untuk alur kerja yang mulus.
☕ Obrolan CLI Interaktif: Meningkatkan proyek Anda dengan antarmuka obrolan yang mudah digunakan.
? Smart Advisor: Memberikan saran dan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk proyek ML/AI Anda.
Laporan Mingguan: Secara otomatis menghasilkan ringkasan terperinci dari pekerjaan mingguan Anda.

mle_v030.mp4

Tonggak sejarah

09/24/2024: Lepaskan 0.4.2 dengan mode Auto-Kaggle yang ditingkatkan untuk menyelesaikan kompetisi end-to-end dengan upaya minimal.
09/10/2024: Lepaskan 0.4.0 dengan MLE report baru, MLE kaggle , MLE integration dan banyak model baru seperti Mistral .
07/25/2024: Lepaskan 0.3.0 dengan refactoring besar, banyak integrasi, dll. (V0.3.0)
07/11/2024: Lepaskan 0.2.0 dengan beberapa agen interaksi (v0.2.0)
? ‍? 07/03/2024: Kaia lahir
06/01/2024: Rilis versi MLE Agent berbasis aturan pertama (v0.1.0)

Mulai

Instalasi

pip install mle-agent -U
# or from source
git clone [email protected]:MLSysOps/MLE-agent.git
pip install -e .

Penggunaan

mle new < project name >

Dan direktori proyek akan dibuat di bawah jalur saat ini, Anda perlu memulai proyek di bawah direktori proyek.

 cd < project name >
mle start

Anda juga dapat memulai obrolan interaktif di terminal di bawah direktori proyek:

mle chat

Menggunakan kasus

? Prototipe garis dasar ml

MLE Agent dapat membantu Anda membuat prototipe baseline ML dengan persyaratan yang diberikan, dan menguji model pada mesin lokal. Persyaratannya bisa tidak jelas, seperti "Saya ingin memprediksi harga saham berdasarkan data historis".

 cd < project name >
mle start

Hasilkan Laporan Kerja

MLE Agent dapat membantu Anda merangkum laporan mingguan Anda, termasuk kemajuan pengembangan, catatan komunikasi, referensi, dan daftar yang harus dilakukan.

Mode 1: Aplikasi Web untuk menghasilkan laporan dari GitHub

 cd < project name >
mle report

Kemudian, Anda dapat mengunjungi http: // localhost: 3000/untuk menghasilkan laporan Anda secara lokal.

Mode 2: Alat CLI untuk menghasilkan laporan dari Repositori Git Lokal

 cd < project name >
mle report-local --email= < git email > --start-date=YYYY-MM-DD --end-date=YYYY-MM-DD < path_to_git_repo >

--start-date dan --end-date adalah parameter opsional. Jika dihilangkan, perintah akan menghasilkan laporan untuk kisaran tanggal default 7 hari terakhir.
Ganti <git email> dengan email git Anda dan <path_to_git_repo> dengan jalur ke repositori git lokal Anda.

? Mulailah dengan Kompetisi Kaggle

Agen MLE dapat berpartisipasi dalam kompetisi Kaggle dan menyelesaikan pengkodean dan debugging dari persiapan data untuk memodelkan pelatihan secara mandiri. Berikut adalah perintah dasar untuk memulai kompetisi kaggle:

 cd < project name >
mle kaggle

Atau Anda dapat membiarkan agen menyelesaikan tugas kaggle tanpa interaksi manusia jika Anda memiliki dataset dan file pengiriman siap:

 cd < project name >
mle kaggle --auto 
--datasets " <path_to_dataset1>,<path_to_dataset2>,... " 
--description " <description_file_path_or_text> " 
--submission " <submission_file_path> " 
--sub_example " <submission_example_file_path> "  
--comp_id " <competition_id> "