Modeller
Temel URL ve gerekiyorsa API anahtarıyla OpenAI uyumlu veya Anthropic endpoint yapılandırın. Bağlantıyı test edin. Yerel model sunucusu çalışıyor olmalıdır; uzak araçlar ayrıca veri aktarabilir.
Yapay zekâ ile kod çalışma alanı
Akışlardan rezervuar örneklemesi
Yerel tohumlu üreteçle en fazla 1000 öğelik sonlu akıştan en fazla 32 öğelik rezervuar seçin.
● ● ●SampleThicket●
İş akışları · Akışlardan rezervuar örneklemesi ×
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✳Yerel tohumlu üreteçle en fazla 1000 öğelik sonlu akıştan en fazla 32 öğelik rezervuar seçin.
✓ DeğişikliklerUygulamadan önce inceleyin ↗
Çalışma alanı çizimi
Proje
Yeniden üretilebilirliği aynı tohumla sınayın ve örnekten kısa akışı reddederek girdi listelerini koruyun.
Uygulamadan önce inceleyin
Gerçek davranışı beklenen sonuçla karşılaştırın. Bir kontrol başarısız olursa yeni değişikliklerden önce nedenini araştırın.
İş akışları
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 sampleÖrnekleme değişikliklerini incelenebilecek kadar tekrarlanabilir kılın
Tek tek çıktılar değişse bile rastgeleleştirilmiş kodun inceleme izine ihtiyacı vardır. SampleThicket, örneklemeyle ilgili proje çalışmalarına kaynak kodun ve tekrarlanabilirlik varsayımlarının birlikte tartışılabildiği bir Windows yapay zeka kodlama çalışma alanı sunar. İlgili klasörü açın; girdi akışını, istenen örneklemi ve geçersiz isteklerin beklenen işlenmesini açıklayın.
Sonlu rezervuar örneklemesi görevinde bağlı modelden tohumun nasıl sağlandığını ve öğeler geldikçe örneklemin nasıl değiştiğini incelemesini isteyin. İzlemek için kısa, bilinen bir akışı hazır tutun. Tekrarlanabilir örneği istatistiksel kaliteye ilişkin daha geniş iddialardan ayırın; sabit tohum bir yolu yeniden üretmeye yardımcı olur ama yanlılıksız davranışı kanıtlamaz.
Uygulama değişikliklerini kabul etmeden önce istek sınırını inceleyin. Akıştan büyük örneklem ve desteklenen sınırı aşan akış için açık sonuçlar gerekir. Çağıran kodun bu hataları nasıl aldığını kontrol edin; ardından kendi araçlarınızla deterministik test örneklerini ve uygun istatistiksel değerlendirmeleri çalıştırın. Sonucu kaydederken tohumu ve ilgili yapılandırmayı koruyun.
SampleThicket, OpenAI uyumlu veya Anthropic uç nokta bağlantılarını destekler. Mevcut sansürsüz yapay zeka modeli, model davranışına ve sunucu sınırlarına tabi olarak incelemeye yardımcı olabilir. Çalışma alanı yama hazırlamanıza ve incelemenize yardımcı olur; korumak istediğiniz davranış için kanıtı projenin tekrarlanabilir kontrolleri sağlar.
Örnekleme değişikliklerini incelenebilecek kadar tekrarlanabilir kılın — düzenleme öncesi sorular
- Tekrarlanabilir örnekleme raporu ne içermeli?
Girdi dizisini veya tekrarlanabilir kaynağı, istenen boyutu, tohumu ve ilgili çalışma ortamı ayrıntılarını ekleyin. Mümkünse örneği incelenecek kadar küçük tutun. Bu, kod değişikliğini değişmiş rastgele yoldan ayırmanızı sağlar.
- Sabit tohum çıktısının eşleşmesi yanlılıksız örneklemeyi kanıtlar mı?
Hayır. O kurulum ve durum için tekrarlanabilirliği ortaya koyar. İstatistiksel özellikler ayrı akıl yürütme ve uygun değerlendirme gerektirir. Modelden tek deterministik test örneğini dağılım kalitesinin kanıtı saymak yerine bu iddiaları ayırmasını isteyin.
- Aşırı büyük örneklem isteği nasıl davranmalı?
Başarısız olması mı yoksa başka bilinçli politika izlemesi mi gerektiğini belirtin. Sonlu akış örneğinde kısa akış reddini ve çağıran kodunu inceleyin. Kullanan kod istenen sayının garanti olduğunu varsayıyorsa sessizce daha az öğe döndürmeyin.
- Örnekleme kodunu yeniden düzenlerken sınırlar neden korunmalı?
Sınırlar kabul edilen iş yükünü ve hata sözleşmesini tanımlayabilir. Döngüyü veya girdi işlemeyi değiştirmeden önce modelden bunları belirlemesini isteyin. Yeniden düzenlemenin bilinçli korumayı yanlışlıkla kaldırmaması için sınır durumlarını test edin.
SampleThicket · Güncellendi 2026-10-25