Smolmodels 使用教程

Smolmodels 使用教程

smolmodels ✨ build ml models in natural language and minimal code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolmodels

1. 项目介绍

Smolmodels 是一个开源机器学习库，它允许用户通过自然语言和最小量的代码来构建机器学习模型。这个库结合了图搜索、大型语言模型（LLM）代码/数据生成和代码执行，以生成符合任务描述的机器学习模型。

2. 项目快速启动

首先，您需要安装 Smolmodels。根据您的需求，可以选择不同的安装选项：

pip install smolmodels          # 默认安装，不包含深度学习依赖
pip install smolmodels[lightweight]  # 轻量级安装，等同于 'smolmodels'
pip install smolmodels[all]       # 完整安装，包含深度学习依赖
pip install smolmodels[deep-learning]  # 仅针对深度学习，等同于 'smolmodels[all]'

以下是快速启动的步骤：

import smolmodels as sm

# 定义模型
model = sm.Model(
    intent="预测新闻文章的情绪",
    input_schema={
        "headline": str,
        "content": str
    },
    output_schema={
        "sentiment": str
    }
)

# 构建并训练模型
model.build(
    datasets=[
        # 这里填入您的数据集
    ],
    provider="openai/gpt-4o-mini",
    timeout=3600
)

# 使用模型进行预测
sentiment = model.predict({
    "headline": "600B wiped off NVIDIA market cap",
    "content": "NVIDIA shares fell 38% after [...]"
})

# 保存模型
sm.save_model(model, "news-sentiment-predictor")

# 加载并使用模型
loaded_model = sm.load_model("news-sentiment-predictor.tar.gz")

3. 应用案例和最佳实践

• 自然语言定义模型：您可以使用自然语言来描述模型的预期行为，Smolmodels 会根据描述来优化模型。
• 模型构建：通过调用 model.build() 方法，您可以指定数据集和模型提供者，Smolmodels 会自动生成和评估模型解决方案。
• 数据生成和模式推断：如果缺少数据，Smolmodels 可以生成合成数据，并推断输入和输出模式。
• 多提供者支持：您可以选择多个大型语言模型提供者来生成模型。

4. 典型生态项目

Smolmodels 作为机器学习模型构建工具，可以与多个开源项目配合使用，例如：

• 数据预处理工具：如 Pandas、NumPy，用于数据清洗和准备。
• 模型训练框架：如 TensorFlow、PyTorch，用于深度学习模型的训练。
• 模型部署平台：如 TensorFlow Serving、TorchServe，用于模型的在线部署。

通过这些工具和平台的配合，您可以构建一个完整的机器学习工作流，从数据处理到模型部署。

smolmodels ✨ build ml models in natural language and minimal code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolmodels