Veri kümesi metodolojisi
İstem Veri Kümesi Metodolojisi
Alanlar, köken, güncelleme sıklığı ve makine tarafından okunabilir dağıtımlar dahil olmak üzere GPT Image Hub'ın herkese açık istem veri kümesine yönelik metodoloji.
Veri kümesi kapsamı
Herkese açık veri kümesi, GPT Image Hub kütüphanesinde görülebilen ve keşif, erişim ve yeniden kullanım için tasarlanmış istem şablonlarını içerir.
- Her kayıt tam istem metnini ve kurallı URL'yi içerir.
- Her kayıt kategoriyi, etiketleri, model varsayılanlarını, en boy oranını ve ilişkilendirme alanlarını içerir.
- Aracıların yerelleştirilmiş istem amacını eşleyebilmesi için çeviriler mevcut olduğunda dahil edilir.
Formatlar ve keşif
Veri kümesi, arama motorları, yapay zeka aracıları ve veri hatları için makine tarafından okunabilen birden fazla formatta mevcuttur.
- JSONL toplu besleme için önerilen biçimdir.
- CSV e-tablolar ve BI araçları için kullanılabilir.
- Bir JSON Schema ve manifest, alan anlamlarını ve dağıtımları tanımlar.
Köken ve tazelik
Kayıtlar, bilindiğinde kaynak alanlarını açığa çıkarır ve aracıların yeniliği ve kaynağı değerlendirebilmesi için zaman damgaları içerir.
- Manifest; version, updated_at, provenance ve same_as alanlarını içerir.
- Manifest, şema ve veri kümesi sayfası yanıtları içerikten türetilen ETag'ler içerir; her kaydın kendi updated_at zaman damgası vardır.
- Kategori düzeyindeki dağıtımlar daha küçük hedefli taramalara olanak tanır.
Herkese açık kaynaklar
GitHub ve Hugging Face, güncel kütüphanenin lisansı doğrulanmış bir bölümünü içerir. Her kaydın atıf ve lisans koşullarına uyun; görsellerin hakları ayrıdır.
- GitHub veri kümesi
Kaynakları belirtilmiş istemler, galeri ve üretilmiş örnekler.
- Hugging Face veri kümesi
Aynı lisanslı istem derlemesini inceleyin ve indirin.
- MCP kaydı
Kayıtlı MCP hizmetimizi bulun ve AI araçlarınızı bağlayın.