मॉडल
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
रखे गए रिज़र्वायर और पहले ही उपयोग हो चुके इनपुट प्रवाह में अंतर समझने के लिए SampleThicket इस्तेमाल करें.
बेस URL और आवश्यक होने पर API कुंजी से OpenAI-संगत या Anthropic endpoint सेट करें। कनेक्शन जाँचें। स्थानीय मॉडल सर्वर चालू होना चाहिए; दूरस्थ उपकरण अलग से डेटा भेज सकते हैं।
फ़ोल्डर चुनें और संपादन से पहले सहायक से संबंधित फ़ाइलें पढ़ने को कहें। काम का उद्देश्य और सीमाएँ बताएँ।
बदलाव और कमांड का आउटपुट देखें। परिणाम स्वीकार करने से पहले प्रोजेक्ट की जाँच चलाएँ; बनाया गया कोड अपने आप परीक्षण किया हुआ नहीं होता।
from random import Random
def reservoir_sample(items, size, seed):
if type(size) is not int or not 0 <= size <= 32:
raise ValueError("size.range")
if type(seed) is not int or not 0 <= seed < 2**32:
raise ValueError("seed.range")
rng, sample, count = Random(seed), [], 0
for index, item in enumerate(items):
count = index + 1
if count > 1000:
raise ValueError("stream.limit")
if index < size:
sample.append(item)
elif size:
position = rng.randrange(count)
if position < size:
sample[position] = item
if size > count:
raise ValueError("stream.short")
return sample