Какие скрипты помогут нейросети быстрее писать?

Если тебе нужны готовые скрипты для работы с ИИ, первым делом загляни в репозитории Hugging Face и GitHub. Там есть сотни рабочих примеров для NLP-задач: от тонкой настройки моделей (fine-tuning) под классификацию текстов до генерации ответов с помощью GPT и скриптов по работе с данными для обучения.

Хочешь работать с уже готовыми NLP?

Есть официальные примеры обучения моделей: https://vk.cc/cPAnBZ. Внутри скрипты для суммаризации, перевода и анализа тональности. Если хочешь быстрый старт в настройке ИИ — подойдут готовые конвейеры (pipelines): https://vk.cc/cPAnFA. Это идеально для экспериментов без написания кода с нуля.

Устал упорядочивать данные для обучения?

Для автоматизации работы с данными пригодятся скрипты обработки PDF и Excel. Например, PyMuPDF покажет, как вытаскивать текст из PDF: https://vk.cc/cPAnJD, а готовый скрипт для Pandas: https://vk.cc/cPAnMk почистит таблицы от мусора: удалит дубликаты, заполнит пропуски и сконвертирует форматы. Если ты хочешь парсить веб-данные, сохрани эту подборку: https://vk.cc/cPAnMk — там всё от сортировки файлов до генерации отчётов.

Хочешь запустить чат-бота или ИИ-агента?

Для чат-ботов и NLP-проектов на GitHub есть решения разной сложности. Например, JARVIS-бот: https://vk.cc/cPAo8t соединяет Whisper, GPT и TTS в один рабочий прототип. И ты получишь ИИ-агента уровня техподдержки Сбера. А если хочешь что-то проще, попробуй пример на NLTK: https://vk.cc/cPAobk — там базовая обработка естественного языка и готовый каркас для диалогов.

Ищи их по топикам artificial-intelligence и machine-learning.

Главное — вводи запрос по конкретным задачам, например: "text classification script".

И помни, что скрипты можно писать самому и использовать их в дальнейшей работе. Выпиши рутинные задачи на этапах парсинга данных, подготовки обучаемой выборки, сборки самой модели и контейнеризации, а затем… Автоматизируй!

— если сохранил подборку скриптов

Источник: code-projects.org

Комментарии: