Optexity-Schulungsprozess erklärt
Das Trainieren von KI für die Durchführung von Webseitenoperationen mit Optexity ist ein systematischer Prozess, der aus den folgenden Schritten besteht:
- Vorbereitung der Umwelt::
- Laden Sie die drei zentralen Codebasen ComputerGYM, AgentAI und Playwright herunter.
- Erstellen Sie eine Conda-Umgebung für Python 3.10 und installieren Sie die Abhängigkeiten.
- Aufzeichnung von Betriebsvorführungen::
- Erstellen Sie die Konfigurationsdatei demonstration_config.yaml, um die Ziele der Aufgabe festzulegen.
- Führen Sie das Aufzeichnungsskript aus, und das System zeichnet Maus- und Tastaturbewegungen auf.
- Datenverarbeitung::
- Verwenden Sie das Skript process_demonstration.py, um die Operation in ein AI-lesbares Format zu konvertieren.
- Generierung von Trainingsdaten und Anpassung an das LLaMA-Factory-Format.
- Modellschulung::
- Das Modell wurde mit dem Programm LLaMA-Factory trainiert.
- Stellen Sie das trainierte Modell auf einem lokalen Server bereit.
- Testen und Prüfen::
- Führen Sie das Testskript aus, um die Ausführung der KI zu überprüfen.
- Passen Sie die Parameter an oder ergänzen Sie die Trainingsdaten anhand der Testergebnisse.
Der gesamte Prozess ist einfach und übersichtlich gestaltet, so dass auch Anfänger in kurzer Zeit loslegen können. Die Nutzer können die KI-Leistung optimieren, indem sie die Konfigurationsdateien anpassen, Trainingsdaten ergänzen oder den Code ändern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOptexity: ein Open-Source-Projekt zum Trainieren von KI für die Durchführung von Webaktionen mit menschlichen DemonstrationenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie trainiert man mit Optexity KI für die Durchführung von Webaktionen?
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