Avvio rapido

Questa pagina mostra come avviare la tua prima esecuzione in circa dieci minuti. Accedi, carichi un piccolo dataset, compili i quattro passaggi della procedura guidata e avvii l'esecuzione. L'esempio migliora un prompt che classifica i messaggi di assistenza in etichette.

Prima di iniziare

Ti servono:

• Un account Skynet.
• Un file CSV, JSON o Excel (.csv, .json, .xlsx o .xls). Ogni riga è un caso.
• Una o più colonne di input, ad esempio message.
• Una colonna di output atteso, ad esempio label.

1. Accesso

Accedi a Skynet. Poi apri la pagina di invio all'indirizzo /submit.

2. Attività

Il primo passaggio è Attività. Chiede «Cosa vuoi ottimizzare?»

1. In Obiettivo, scrivi che cos'è un buon risultato. Usa parole semplici, ad esempio «Classifica ogni messaggio di assistenza come billing, bug o other.»
2. Facoltativo: in Contesto, aggiungi informazioni utili all'ottimizzatore.
3. In Tipo di artefatto, seleziona Prompt.
4. In Versione iniziale, incolla il tuo prompt attuale.

3. Input

Il secondo passaggio è Input.

1. Seleziona Carica un file CSV, JSON o Excel, oppure Scegli dalla libreria per usare un dataset salvato.
2. In Come leggere i dati, assegna un ruolo a ogni colonna:
   • Input: il codice di esecuzione riceve questa colonna.
   • Output: il valore atteso. La metrica lo riceve.
   • Salta: Skynet non usa questa colonna.
3. Mantieni Usa il consiglio per la suddivisione. Per la maggior parte dei dataset la suddivisione è 70% addestramento, 15% convalida e 15% test.

Leggi Dataset e suddivisioni per tutte le regole.

4. Ottimizzatore

Il terzo passaggio è Ottimizzatore («Ottimizzatore, modelli e budget»).

• Lascia l'ottimizzatore su Auto.
• Seleziona un Modello di riflessione. L'ottimizzatore lo usa per scrivere nuove versioni. Questo modello è obbligatorio.
• Facoltativo: seleziona un Modello dell'attività. Il tuo codice di esecuzione lo usa.
• In Budget, lascia Esecuzioni dello scorer max al valore predefinito di 200.

Leggi Motori per scegliere un motore specifico.

5. Metrica ed esecuzione

L'ultimo passaggio è Metrica ed esecuzione («Codice e metrica»). Scrivi due file.

from skynet import llm


def run(artifact, input):
    return llm(artifact, input=input["message"])

def score(input, output, expected=None):
    want = expected["label"].strip().lower()
    got = str(output).strip().lower()
    if got == want:
        return 1.0, {"feedback": "Correct label."}
    return 0.0, {"feedback": f"Expected '{want}', got '{got}'."}

artifact è la versione corrente del tuo prompt. input contiene le colonne Input di un caso. expected contiene la colonna Output, con il nome della colonna come chiave.

Poi seleziona Controlla in Controllo del contratto. Il controllo esegue il tuo codice e la tua metrica nella sandbox su 3 casi di esempio. Verifica:

6. Avvio e monitoraggio

La schermata di riepilogo mostra «Pronto per l'avvio». Le sue schede sono Generale, Dati, Modelli, Budget e Ricompensa. Controlla la configurazione, poi avvia l'ottimizzazione.

Apri l'esecuzione dall'elenco delle tue ottimizzazioni per seguirla. Leggi Risultati per capire i punteggi e la versione vincente.

Passaggi successivi

• Scrivi una metrica migliore: Metriche e scorer.
• Scopri quali motori si adattano al tuo artefatto: Come funziona l'ottimizzazione.
• Scopri quanto costa un'esecuzione: Fatturazione.