proste-ai 0.1.1
Prosty pakiet AI do nauki
License: MIT
Requires Python: >=3.7

#Proste AI

Proste AI to prosty pakiet AI w Pythonie, ktĂłry umoĹĽliwia zarzÄ…dzanie danymi, tworzenie modeli oraz generowanie odpowiedzi na podstawie wytrenowanego modelu. Pakiet obsĹ‚uguje wczytywanie danych z plikĂłw CSV, trenowanie modeli i ich zapis oraz pĂłĹşniejsze wykorzystanie.

#Funkcje

Pakiet skĹ‚ada siÄ™ z dwĂłch gĹ‚Ăłwnych klas:

Dane: ZarzÄ…dza wczytywaniem i przechowywaniem danych.
AI: ZarzÄ…dza modelami AI, ich tworzeniem, trenowaniem, zapisywaniem i wczytywaniem.
1. Dane.wczytaj_pary_csv(plik, separator=";")
Wczytuje dane z pliku CSV w formacie: pytanie;odpowiedĹş. Separator moĹĽna zmieniÄ‡, jeĹ›li plik CSV uĹĽywa innego.

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import Dane

Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")  # Wczytaj dane z pliku
2. Dane.get_pary()
Zwraca zaĹ‚adowane dane w postaci listy par (pytanie, odpowiedĹş).

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import Dane

Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")
pary = Dane.get_pary()
print(pary)  # WyĹ›wietli wczytane dane
3. AI.instance()
Zwraca instancjÄ™ klasy AI (singleton).

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
4. AI.create_model(nazwa, rozmiar)
Tworzy nowy model o podanej nazwie i rozmiarze warstwy ukrytej.

nazwa: unikalna nazwa modelu.
rozmiar: liczba neuronĂłw w warstwie ukrytej.
PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.create_model("test", 64)  # Tworzy model o nazwie "test" z warstwÄ… ukrytÄ… 64 neuronĂłw
5. AI.train_model(nazwa)
Trenuje model o podanej nazwie na wczytanych danych.

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.train_model("test")  # Trenuje model "test"
6. AI.save_model(nazwa)
Zapisuje model i wektor TF-IDF do pliku o nazwie nazwa.pkl.

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.save_model("test")  # Zapisuje model "test" do pliku "test.pkl"
7. AI.wczytaj_model(nazwa, plik)
Wczytuje model i wektor TF-IDF z pliku o nazwie plik.

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.wczytaj_model("test", "test.pkl")  # Wczytuje model "test" z pliku "test.pkl"
8. AI.use(prompt, nazwa)
Generuje odpowiedĹş na podstawie podanego promptu (pytania) za pomocÄ… modelu o nazwie nazwa.

prompt: pytanie uĹĽytkownika.
nazwa: nazwa modelu.
PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
odpowiedĹş = ai.use("CzeĹ›Ä‡, jak siÄ™ masz?", "test")
print(odpowiedĹş)  # WyĹ›wietli odpowiedĹş wygenerowanÄ… przez model
9. AI.s_answer_on() / AI.s_answer_off()
WĹ‚Ä…cza lub wyĹ‚Ä…cza podpowiedzi bĹ‚Ä™dĂłw i ostrzeĹĽeĹ„.

PrzykĹ‚ad uĹĽycia:

from proste_ai import AI

AI.s_answer_off()  # WyĹ‚Ä…cza podpowiedzi
AI.s_answer_on()   # WĹ‚Ä…cza podpowiedzi
PeĹ‚ny przykĹ‚ad uĹĽycia
from proste_ai import Dane, AI

# Wczytanie danych z pliku CSV
Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")

# Tworzenie i trenowanie modelu
ai = AI.instance()
ai.create_model("test", 64)
ai.train_model("test")

# Zapisanie modelu
ai.save_model("test")

# Wczytanie modelu
ai.wczytaj_model("test", "test.pkl")

# Generowanie odpowiedzi
prompt = input("Podaj pytanie: ")
odpowiedĹş = ai.use(prompt, "test")
print("OdpowiedĹş:", odpowiedĹş)