Как создать обученную модель Gemini?
Gemini - это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам легко создавать и развертывать обученные модели. Эта статья-инструкция послужит руководством для новичков, не знакомых с Gemini, по созданию своей собственной обученной модели.
Шаг 1: Подготовка набора данных
Прежде всего, вам понадобится набор данных для обучения вашей модели. Набор данных должен быть в формате CSV с заголовком и разделителем-запятой. Убедитесь, что столбец цели четко обозначен.
Шаг 2: Создание нового проекта
Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:
gemini new my_project
Use code with caution.
Эта команда создаст новый проект под названием "my_project".
Перейдите в каталог проекта и импортируйте набор данных с помощью команды:
gemini import my_dataset.csv data
Use code with caution.
Это импортирует набор данных в таблицу с именем "data".
Шаг 4: Определение цели и признаков
Вам необходимо определить столбец цели и столбцы признаков в наборе данных. Цель - это столбец, который вы хотите предсказать, а признаки - это столбцы, которые используются для предсказания. Выполните следующую команду:
gemini target data.class gemini features data.[feature_1, feature_2, ...]
Use code with caution.
Шаг 5: Создание и обучение модели
Теперь вы можете создать и обучить свою модель. Выберите алгоритм машинного обучения, который хотите использовать (например, логистическая регрессия или дерево решений). Введите следующую команду:
gemini create model my_model my_algorithm gemini train my_model
Use code with caution.
После обучения модели необходимо ее оценить. Вы можете сделать это, запросив метрики оценки, такие как точность и F1-мера:
gemini evaluate my_model
Use code with caution.
После того, как вы удовлетворены производительностью модели, вы можете развернуть ее для использования. Gemini предоставляет несколько вариантов развертывания, таких как RESTful API или Python-библиотека. Выполните следующую команду, чтобы развернуть модель с помощью RESTful API:
gemini deploy my_model --rest-api
Use code with caution.
Вы успешно создали обученную модель Gemini. Теперь вы можете использовать ее для прогнозирования и развертывания ее в своих приложениях. Помните, что эта инструкция является базовой, и Gemini предлагает множество дополнительных функций и возможностей для более продвинутых пользователей.