MLE agent
0.4.2
- ความรักของพ่อที่มีต่อ Kaia?
เอกสาร | - ปัญหารายงาน เข้าร่วมกับเราใน Discord
Mle-Agent ได้รับการออกแบบให้เป็นตัวแทนการจับคู่ LLM สำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิจัย มันเป็นจุดเด่นโดย:
0.4.2 ด้วยโหมด Auto-Kaggle ที่ปรับปรุงแล้วเพื่อให้การแข่งขันแบบครบวงจรเสร็จสมบูรณ์ด้วยความพยายามน้อยที่สุด0.4.0 ด้วยรายงาน clis ใหม่เช่น MLE report , MLE kaggle , MLE integration และรุ่นใหม่มากมายเช่น Mistral0.3.0 ด้วยการปรับโครงสร้างขนาดใหญ่การรวมกันจำนวนมาก ฯลฯ (v0.3.0)0.2.0 ด้วยการโต้ตอบหลายตัวแทน (v0.2.0)pip install mle-agent -U
# or from source
git clone [email protected]:MLSysOps/MLE-agent.git
pip install -e .mle new < project name >และไดเรกทอรีโครงการจะถูกสร้างขึ้นภายใต้เส้นทางปัจจุบันคุณต้องเริ่มโครงการภายใต้ไดเรกทอรีโครงการ
cd < project name >
mle startนอกจากนี้คุณยังสามารถเริ่มการแชทแบบโต้ตอบในเทอร์มินัลภายใต้ไดเรกทอรีโครงการ:
mle chatMLE Agent สามารถช่วยคุณต้นแบบพื้นฐาน ML ด้วยข้อกำหนดที่กำหนดและทดสอบโมเดลบนเครื่องท้องถิ่น ข้อกำหนดอาจคลุมเครือเช่น "ฉันต้องการทำนายราคาหุ้นตามข้อมูลประวัติ"
cd < project name >
mle startตัวแทน MLE สามารถช่วยคุณสรุปรายงานประจำสัปดาห์ของคุณรวมถึงความคืบหน้าในการพัฒนาบันทึกการสื่อสารการอ้างอิงและรายการสิ่งที่ต้องทำ
cd < project name >
mle reportจากนั้นคุณสามารถเยี่ยมชม http: // localhost: 3000/เพื่อสร้างรายงานของคุณในพื้นที่
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 และ --end-date เป็นพารามิเตอร์เสริม หากละเว้นคำสั่งจะสร้างรายงานสำหรับช่วงวันที่เริ่มต้นของ 7 วันสุดท้าย<git email> ด้วยอีเมล GIT ของคุณและ <path_to_git_repo> ด้วยเส้นทางไปยังที่เก็บ Git ในเครื่องของคุณตัวแทน MLE สามารถมีส่วนร่วมในการแข่งขัน Kaggle และจบการเข้ารหัสและการดีบักจากการเตรียมข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองการฝึกอบรมอย่างอิสระ นี่คือคำสั่งพื้นฐานในการเริ่มการแข่งขัน Kaggle:
cd < project name >
mle kaggleหรือคุณสามารถปล่อยให้ตัวแทนทำงาน Kaggle ให้เสร็จโดยไม่มีการโต้ตอบของมนุษย์หากคุณมีชุดข้อมูลและไฟล์ส่งพร้อม:
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> "โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าร่วมการแข่งขันก่อนที่จะเรียกใช้คำสั่ง สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดูบทช่วยสอน MLE-Agent
ต่อไปนี้เป็นรายการของงานที่เราวางแผนจะทำยินดีต้อนรับที่จะเสนอสิ่งใหม่ ๆ !
เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมจากชุมชน เรากำลังมองหาผู้มีส่วนร่วมเพื่อช่วยเราในงานต่อไปนี้:
โปรดตรวจสอบไฟล์ที่มีส่วนร่วม MD หากคุณต้องการมีส่วนร่วม
ตรวจสอบไฟล์ใบอนุญาต MIT สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
