Trainkore Nasıl Kullanılır
Trainkore, maliyetleri %85'e kadar azaltırken birden fazla LLM sağlayıcısı arasında model değiştirme, değerlendirme ve optimizasyonu sağlayan otomatik bir istem mühendisliği platformudur.
Daha Fazla GösterTrainkore Nasıl Kullanılır
Trainkore'u Kurun: Projenizde Trainkore'u içe aktarın ve başlatın: import Trainkore from 'trainkore'
Örnek Oluşturun: Yeni bir Trainkore örneğini başlatın: const trainkore = new Trainkore()
Sohbet İstemini Yapılandırın: trainkore.chatPrompt.create() kullanarak mesajlar ve model parametreleri ile bir nesne oluşturarak sohbet isteminizi ayarlayın
Model Seçin: Model parametresinde OpenAI, Anthropic, Llama2 veya özel modeller dahil olmak üzere mevcut modellerden birini seçin
İstemler Oluşturun: Farklı kullanım senaryoları için dinamik olarak istemler oluşturmak için otomatik istem oluşturma özelliğini kullanın
Performansı İzleyin: Metrikleri görüntülemek, hata ayıklama günlüklerini incelemek ve giriş/çıkış performansını analiz etmek için gözlemlenebilirlik paketine erişin
Sürüm Kontrolü: Kuruluşunuzda istemleri yönetmek ve yinelemek için istem sürümleme sistemini kullanın
Sonuçları Değerlendirin: Performansı değerlendirmek için giriş, çıkış, derecelendirmeler, istemler ve meta verileri içeren günlükleri gözden geçirin
Trainkore SSS
Trainkore, otomatik istem oluşturma, model değiştirme ve değerlendirme yetenekleri sunan bir yönlendirme ve RAG platformudur. Herhangi bir tek LLM kullanmaktan daha yüksek performans ve daha düşük maliyet sağlar.
Popüler Makaleler
OpenAI ChatGPT Arama Motoru Resmi Olarak Yayında: Google'a Rakip
Nov 1, 2024
Red Panda: Yeni Bir Yapay Zeka Görsel Üretim Modeli Ortaya Çıkıyor
Oct 31, 2024
Red Panda, Recraft V3 Görsel Üretim Modeli Olarak Yayınlandı
Oct 31, 2024
Meta NotebookLlama'yı Tanıttı: Google'ın NotebookLM'sine Açık Kaynak Alternatif
Oct 30, 2024
Daha Fazla Göster