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로 시작하는 것
응답하는 데 거의 30 초가 걸렸지 만 응답은 상세했습니다. 여기에는 수학 방정식, 세금 정보 및 필요한 모든 세부 사항이 포함되어 스페인 정부에 얼마를 빚지고 있는지 결정했습니다.
펠리칸 소개
추가 자원
OpenAi O1- 프리뷰 튜토리얼 : 수질 분류기 구축 이 프로젝트에서는 O1- 프리뷰 모델을 사용하여 수질 분류 애플리케이션을 구축하고 배포합니다. 이것은 우리가 찾고있는 것에 대한 자세한 설명을 제공하기 때문에 매우 복잡한 프로젝트입니다.
1. 프롬프트 엔지니어링 <.>
3. Scikit-Learn 프레임 워크를 사용하여 모델을 교육하십시오. 실험을 추적하고 모델 파일과 메타 데이터를 저장해야합니다. SKOPS 라이브러리를 사용하여 모델을 저장하십시오.
4. 자세한 모델 평가를 수행하고 결과를 저장하십시오
5. 사용자로부터 이미지를 가져와 물의 품질을 예측하는 FastApi 응용 프로그램을 만듭니다.6. Jinja2 템플릿을 사용하여 사용자 인터페이스를 추가하십시오.
7. Docker 옵션을 사용하여 Hugging Face Hub에 앱을 배포하십시오.”
.
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="o1-preview",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Create an SQL database from scratch, including guides on usage and code everything in Python."
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)import os
# Ensure the data directory exists
os.makedirs("data", exist_ok=True)
# Download the dataset
os.system("kaggle datasets download -d adityakadiwal/water-potability -p data --unzip")
Dataset URL: https://www.kaggle.com/datasets/adityakadiwal/water-potability License(s): CC0-1.0 Downloading water-potability.zip to data 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 251k/251k [00:00<00:00, 304kB/s] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 251k/251k [00:00<00:00, 303kB/s]
7. FastApi 응용 프로그램 
를 만듭니다
기본 응용 프로그램 파이썬 파일에는 홈과 예측의 두 가지 파이썬 기능이 있습니다. "홈"기능은 입력 상자와 버튼이 포함 된 환영 페이지를 표시합니다. "예측"기능은 사용자 입력을 변환하고 모델을 통해 실행하며 물이 식용인지 아닌지를 나타내는 결과를 표시합니다.
Uvicorn을 사용하여 Python 파일을 실행하면 브라우저에 복사하여 붙여 넣을 수있는 로컬 주소를 얻습니다.
출력 : 결론 import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import joblib
# Create directories if they don't exist
os.makedirs("metrics", exist_ok=True)
os.makedirs("models", exist_ok=True)
# Load the dataset
data = pd.read_csv("data/water_potability.csv")
# Check for missing values and save the summary
missing_values = data.isnull().sum()
missing_values.to_csv("metrics/missing_values.csv")
# Statistical summary
stats = data.describe()
stats.to_csv("metrics/data_statistics.csv")
# Pair plot
sns.pairplot(data, hue="Potability")
plt.savefig("metrics/pairplot.png")
# Correlation heatmap
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(data.corr(), annot=True)
plt.savefig("metrics/correlation_heatmap.png")
# Handle missing values
imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
data_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(data), columns=data.columns)
# Feature scaling
scaler = StandardScaler()
features = data_imputed.drop("Potability", axis=1)
target = data_imputed["Potability"]
features_scaled = scaler.fit_transform(features)
# Save the scaler
joblib.dump(scaler, "models/scaler.joblib")
# Save preprocessed data
preprocessed_data = pd.DataFrame(features_scaled, columns=features.columns)
preprocessed_data["Potability"] = target
preprocessed_data.to_csv("metrics/preprocessed_data.csv", index=False)$ python .\src\preprocess_data.py
import os
import json
import skops.io as sio
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Load preprocessed data
data = pd.read_csv("metrics/preprocessed_data.csv")
features = data.drop("Potability", axis=1)
target = data["Potability"]
# Split the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, target, test_size=0.2, random_state=42, stratify=target
)
# Train the model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Save the model using skops
os.makedirs("models", exist_ok=True)
sio.dump(model, "models/water_quality_model.skops")
# Track experiments and save metadata
metadata = {
"model_name": "RandomForestClassifier",
"parameters": model.get_params(),
"training_score": model.score(X_train, y_train),
}
with open("models/metadata.json", "w") as f:
json.dump(metadata, f, indent=4) 8. Docker 를 사용하여 Hugging Face Hub에 앱을 배포하십시오
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="o1-preview",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Create an SQL database from scratch, including guides on usage and code everything in Python."
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="o1-preview",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Create an SQL database from scratch, including guides on usage and code everything in Python."
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
ai.get 인증을 효과적이고 책임감있게 사용할 수 있습니다.
위 내용은 OpenAi O1- 프리뷰 튜토리얼 : 머신 러닝 프로젝트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
