Unduh tuna - Unduh Kode Sumber tuna

tuna

Kode Sumber AI

1.0.0

Unduh

? Tuna

tuning fine, reimagined

tuna adalah toko One Stop (open-source) Anda untuk menyempurnakan model pembuatan kode pada basis kode apa pun, tersedia secara publik atau pribadi di GitHub (lebih banyak dukungan VCS segera!).

Kami menyederhanakan seluruh proses, artinya semua yang harus Anda lakukan untuk membangun model, pengaturan, dan semua yang sempurna, cukup ikuti perintah inisialisasi di bawah ini!

Tidak memiliki GPU NVIDIA? Jangan khawatir! Pastikan Anda memiliki kunci RSA SSH yang tersedia di ~/.ssh/id_rsa.pub , dan atur kunci akun dan API pada penyedia GPU kami, FluidStack. Harga minimal, pengembangan maksimum.

Jika Anda setuju tentang privasi data dan pengumpulan data, perhatikan bahwa tuna tidak mengumpulkan data apa pun pada Anda, dan sepenuhnya open source. Lihat bagian "Pengumpulan Data" di bawah ini untuk mempelajari lebih lanjut.

Kami akan senang jika Anda memberi kami A, karena itulah cara utama kami untuk melacak minat pengguna! Jika Anda merasa lebih murah hati, Anda dapat mengklik Sponsor ❤️. Terima kasih banyak telah membaca!

Pertanyaan? Hubungi abhi[at]opennote.me .

Catatan: Tuna saat ini hanya didukung di macOS dan Linux , Windows akan segera hadir ...

Dokumentasi

Memulai

Untuk menginstal tuna , pastikan Anda memiliki Python 3.12+ yang diinstal pada mesin Anda, lalu cukup jalankan perintah di bawah ini:

pip install tuna-cli

Ini akan membuat tuna dapat dieksekusi dari mana saja di mesin Anda.

Perintah

1. Inisialisasi

tuna init

# Initializes a `.tuna` folder
# Authenticates your GitHub credentials
#   - This asks for a GitHub Token
#     which MUST have READ REPO and READ USER permissions
# Lets you select a repository
# Builds a Model Training Dataset
# Sets up Jupyter Environment

2. Sajikan

tuna serve
# Runs a Local Jupyter Environment with the
# autogenerated notebook and dataset,
# with CPU and Memory monitoring

# By default, this doesn't open the browser
# automatically. Run:
tuna serve --open
# to do that

3. Segarkan

tuna refresh
# Recreates the dataset after updating
# from your GitHub project, in case you made
# edits after initializing with Tuna

4. Kereta (segera hadir)

tuna train
# Begins to train the dataset with a powerful GPU from
# FluidStack (see intro)

# To train locally on current hardware, run
tuna train --local
# (must be on a device with an NVIDIA GPU, since Tuna relies on CUDA)

5. Pembantu

tuna help
# or
tuna github
# or
tuna docs

# All of these will open the GitHub repository for Tuna, where all the documentation
# is served in the README.md file.

6. Pembersihan

tuna purge

# This will delete all tuna-generated files
# in your current directory
# USE WITH CAUTION!

7. Tidak ada bendera

tuna

# Displays a welcome message

Pengumpulan data

Setelah pemasangan alat CLI, tuna sepenuhnya terlokalisasi pada sistem Anda. Di luar layanan penyewaan GPU yang kami kaitkan untuk mengizinkan pelatihan, kami tidak menyimpan atau mentransfer data apa pun ke layanan internal apa pun. Tuna benar -benar open source .
Kredensial GitHub termasuk token OAuth, nama pengguna Anda, dan repositori yang Anda simpan dapat dibersihkan dengan menghapus direktori .tuna di tempat yang sama dengan dibuat, atau dengan menjalankan tuna purge di direktori itu.
Kunci API Fluidstack juga disimpan secara lokal, dengan menghapus direktori .tuna Tuna di tempat yang sama dengan dibuat, atau dengan menjalankan tuna purge di direktori itu
Semua file yang ditarik dari GitHub disimpan secara ketat dalam kumpulan data yang dapat Anda temukan di direktori .tuna yang dibuat. Kami menarik teks langsung dari API GitHub untuk menyimpan file yang tidak diinginkan dan pemasangan ketergantungan, dan juga untuk melindungi variabel lingkungan Anda.
Kecuali jika Anda berbagi data dengan kami, kami tidak akan pernah melihat data pribadi Anda.
Penafian: Kami tidak memiliki model yang kami gunakan untuk fine tuning, dan kebijakan data mereka ada di situs web invididual mereka. Cari model pilihan Anda untuk mempelajari lebih lanjut.