tunaダウンロード - tunaソースコードのダウンロード

tuna

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

？マグロ

微調整、再考

tuna 、GitHubで公開または個人的に利用可能なコードベースでコード生成モデルを微調整するためのワンストップ（オープンソース）ショップです（すぐにVCSサポート！）。

プロセス全体を簡素化します。つまり、完璧なモデル、設定などを構築するために必要なことは、以下の初期化コマンドに従うだけです。

Nvidia GPUを持っていませんか？心配しないで！ ~/.ssh/id_rsa.pubでRSA SSHキーを使用できることを確認し、GPUプロバイダーのFluidstackにアカウントとAPIキーを設定してください。最小価格、最大開発。

データのプライバシーとデータ収集に留意している場合は、Tunaがあなたに関するデータを収集せず、完全にオープンソースであることに注意してください。詳細については、以下の「データ収集」セクションをご覧ください。

あなたが私たちに与えてくれたら、それが私たちにユーザーの関心を追跡する私たちの主な方法だからです！余分な寛大な感を感じている場合は、[スポンサー]❤️をクリックできます。読んでくれてありがとう！

質問？ abhi[at]opennote.meお問い合わせください。

注：マグロは現在、 macOSとLinuxでのみサポートされています。Windowsはまもなく登場します...

ドキュメント

はじめる

tunaをインストールするには、マシンにPython 3.12+がインストールされていることを確認してから、以下のコマンドを実行してください。

pip install tuna-cli

これにより、マシンのどこからでもtunaが実行可能になります。

コマンド

1。初期化

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。サーブ

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。更新

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

4。トレイン（近日公開）

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。ヘルパー

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。パージ

tuna purge

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

7.旗なし

tuna

# Displays a welcome message

データ収集

CLIツールをインストールした後、マグロはシステムに完全にローカライズされます。トレーニングを許可するために関連するGPUレンタルサービス以外では、データを保存したり、内部サービスにデータを転送したりしません。マグロは厳密にオープンソースです。
Oauthトークン、ユーザー名、および保存されたリポジトリを含むGithub資格情報は、作成されたのと同じ場所の.tunaディレクトリを削除するか、そのディレクトリでtuna purge実行することでクリアできます。
FluidStack APIキーは、作成されたのと同じ場所に.tunaディレクトリを削除するか、そのディレクトリでtuna purge実行することにより、ローカルに保存されます。
GitHubから引用されたすべてのファイルは、作成された.tunaディレクトリにあるデータセットに厳密に保存されます。 GitHub APIから直接テキストを引き出して、不要なファイルと依存関係のインストールを保存し、環境変数を保護します。
データの説明を私たちと共有しない限り、私たちはあなたの個人的なデータを見ることはありません。
免責事項：微調整に使用するモデルを所有しておらず、そのデータポリシーは不変のWebサイトにあります。選択したモデルを調べて詳細をご覧ください。