Telegram Group & Telegram Channel
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️А вы знали, что можно легко преобразовать репозиторий GitHub для работы с LLM?

В мире современных технологий, где искусственный интеллект и машинное обучение становятся всё более распространёнными, важно уметь эффективно использовать доступные инструменты.

Одним из таких инструментов является возможность работы с репозиториями на GitHub для обучения и взаимодействия с языковыми моделями (LLM).

👾👾Как это сделать?
Если вы хотите адаптировать репозиторий GitHub для работы с LLM, вам нужно лишь внести небольшое изменение в URL.

Вместо стандартного адреса с «hub» замените его на «ingest».

Это простое действие позволит вам интегрировать данные из репозитория в ваши модели, что значительно упростит процесс обработки и анализа информации.
🤖Пример
Предположим, у вас есть URL репозитория:

https://github.com/username/repository

Чтобы преобразовать его для работы с LLM, просто замените «hub» на «ingest»:

https://gitingest.com/username/repository

Теперь вы можете использовать этот новый адрес для загрузки данных и обучения вашей модели.
👍🏻👍🏻👍🏻

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/Django_pythonl/322
Create:
Last Update:

⭐️А вы знали, что можно легко преобразовать репозиторий GitHub для работы с LLM?

В мире современных технологий, где искусственный интеллект и машинное обучение становятся всё более распространёнными, важно уметь эффективно использовать доступные инструменты.

Одним из таких инструментов является возможность работы с репозиториями на GitHub для обучения и взаимодействия с языковыми моделями (LLM).

👾👾Как это сделать?
Если вы хотите адаптировать репозиторий GitHub для работы с LLM, вам нужно лишь внести небольшое изменение в URL.

Вместо стандартного адреса с «hub» замените его на «ingest».

Это простое действие позволит вам интегрировать данные из репозитория в ваши модели, что значительно упростит процесс обработки и анализа информации.
🤖Пример
Предположим, у вас есть URL репозитория:

https://github.com/username/repository

Чтобы преобразовать его для работы с LLM, просто замените «hub» на «ingest»:

https://gitingest.com/username/repository

Теперь вы можете использовать этот новый адрес для загрузки данных и обучения вашей модели.
👍🏻👍🏻👍🏻

@data_analysis_ml

BY Django Python


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/Django_pythonl/322

View MORE
Open in Telegram


Django Python Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Django Python from vn


Telegram Django Python
FROM USA