tuna下載 - tuna源代碼下載

tuna

Ai源碼

1.0.0

下載

？鮪魚

微調，重新構想

tuna是您的一站式（開源）商店，可在任何代碼庫上進行微調代碼生成模型，該模型在Github上公開或私人可用（很快會有更多的VCS支持！）。

我們簡化了整個過程，這意味著您為建立完美的模型，設置和所有過程所要做的就是簡單地遵循下面的初始化命令！

沒有NVIDIA GPU？不用擔心！確保您在~/.ssh/id_rsa.pub上有一個RSA SSH鍵，並在我們的GPU提供商FluidStack上設置帳戶和API密鑰。價格最低，最高發展。

如果您對數據隱私和數據收集感到關注，請注意金槍魚不會收集您的任何數據，並且完全是開源的。查看下面的“數據收集”部分，以了解更多信息。

如果您給我們一個，我們會很樂意，因為這是我們跟踪用戶興趣的主要方式！如果您感到非常慷慨，可以單擊贊助商❤️。非常感謝您的閱讀！

問題？請聯繫abhi[at]opennote.me 。

注意：當前僅在MacOS和Linux上支持金槍魚，Windows即將推出...

文件

入門

要安裝tuna ，請確保您在計算機上安裝了Python 3.12+ ，然後只需運行以下命令：

pip install tuna-cli

這將使tuna可從計算機上的任何地方執行。

命令

1。初始化

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。服務

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。重新整理

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

4。火車（即將推出）

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。助手

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。清除

tuna purge

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

7。沒有旗幟

tuna

# Displays a welcome message

數據收集

安裝CLI工具後，金槍魚完全位於系統中。除了我們與允許培訓的GPU租賃服務之外，我們不存儲或將任何數據傳輸到任何內部服務。金槍魚是嚴格的開源。
可以通過在製造的同一地點刪除.tuna目錄，或者通過在該目錄中運行tuna purge來清除包括Oauth代幣，用戶名和存儲存儲庫在內的GitHub憑據。
FluidStack API鍵也在本地存儲，通過在製造的同一地點刪除.tuna目錄，或通過在該目錄中運行tuna purge
從GitHub提取的所有文件都嚴格存儲在數據集中，您可以在製作的.tuna目錄中找到。我們直接從github api中提取文本，以節省您不需要的文件和依賴項安裝，並保護您的環境變量。
除非您與我們共享數據脫位，否則我們將不會看到您的個人數據。
免責聲明：我們不擁有用於微調的模型，並且它們的數據策略在其Invidalual網站上。查找您選擇的模型以了解更多信息。