T5-nl2bashオープンソースモデル - 自然言語を無料で瞬時に実用的なBashコマンドに変換

ホーム

T5 Nl2bash

Edoigtrdによって開発

Flan - T5の基本版を微調整したモデルで、自然言語の記述をBashコマンドに変換できます。

大規模言語モデル

Transformers

複数言語対応#自然言語からBashへの変換 #コマンドライン生成 #ターミナル自動化

ダウンロード数 162

リリース時間 : 4/4/2024

モデル概要

このモデルは、自然言語の記述を対応するBashコマンドに変換するために特別に設計されており、ユーザーがコマンドライン操作を迅速に生成するのを支援します。

モデル特徴

自然言語からコマンドへの変換

自然言語の記述を理解し、対応するBashコマンドを生成できます。

Flan - T5を基にした微調整

Flan - T5の基本モデルを対象的に微調整し、コマンド生成能力を最適化しました。

多様なシーンでの適用

一般的なシステム操作やファイル処理コマンドの生成をサポートします。

モデル能力

自然言語理解

Bashコマンド生成

システム操作指令の変換

ファイル処理コマンド生成

使用事例

システム管理

ファイル検索

記述に基づいてファイル検索コマンドを生成します。

例：'find . -type f -exec grep -H'

権限設定

記述に基づいてディレクトリの権限設定コマンドを生成します。

例：'find . -type d -exec chmod ug='

開発ツール

ログレベル設定

記述に基づいてログレベル設定コマンドを生成します。

例：'svn -v ログレベル'

🚀 T5-nl2bash

T5-nl2bashは、自然言語の記述からbashコマンドを生成するモデルです。このリポジトリには、Flan-T5 base からファインチューニングされた学習済みモデルが含まれています。

🚀 クイックスタート

T5-nl2bashは自然言語の記述を受け取り、bashコマンドを生成することができます。このモデルは、Flan-T5 baseモデルをファインチューニングして作成されています。

✨ 主な機能

自然言語の記述からbashコマンドを生成します。
Flan-T5 baseモデルをベースにファインチューニングされています。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは自然言語の記述を入力として受け取り、bashコマンドを出力します。以下は使用例です。

タスク	コマンド
各システムコールの時間、呼び出し回数、エラーをカウントし、プログラム終了時に要約を報告する	`slurmctl -c path/to/file`
現在のフォルダ内のすべての通常ファイルで単語を検索する	`find . -type f -exec grep -H`
ブルートゥースデーモンまたはプラグインソースの特定のファイルからの詳細出力でデーモンを起動する	`bluetoothd-start --verbose path/to/file`
現在のディレクトリ以下のすべてのディレクトリを検索し、所有者とグループに読み取り、書き込み、実行権限を付与し、他のユーザーから読み取り、書き込み、実行権限を削除する	`find . -type d -exec chmod ug=`
詳細レベル（エラー、警告、情報、デバッグ、またはトレース）を設定する	`svn -v verbosity`
仮想マシンのIDを指定して、その設定を表示する	`qm show vm_id`
VPN設定をインポートする	`ipconfig import config`
現在のフォルダ内の ".coffee" で終わるすべてのファイルを検索し、各行で "re" という単語を検索する	`find . -name "*.coffee" -exec grep`
ファイルからプログラムを実行する	`pstool --run path/to/file`
指定されたポータブルサービスイメージの詳細とメタデータを表示する	`portablectl show-image path/to/image`
現在のフォルダ内のすべてのファイルを表示し、".git" のパスにあるファイルを除外する	`find . -path '*.git' -prune -`
システム上のすべての *.ogg ファイルを大文字小文字を区別せずに検索する	`find / -iname "*.ogg"`
現在のディレクトリ内のアルファベット順で最後のディレクトリを再帰的に削除し、表示する	`rmdir -rf`

📚 ドキュメント

学習データ

Tldr.shページ - tldr-dataset
nl2bash - nl2bash

モデル

このモデルは、Flan-T5 base モデルからファインチューニングされています。Scalewayの単一のNvidia L4で4時間、4エポック学習されました。このモデルの目的は、自然言語の記述からbashコマンドを生成することです。

結果

結果は、上記のデータの500件の評価サブセットで評価されています。

指標	Flan-T5 - Nl2bash
完全一致率	0.064
ROUGEスコア	0.530054
BLEUスコア	0.177511
レーベンシュタイン距離（平均）	0.612479
レーベンシュタイン距離（中央値）	0.608696