Sigmora
Sigmora की आधिकारिक वेबसाइट

Neural network training एजेंट Windows के लिए

Sigmora एक Windows एजेंट है जो आपके Python ट्रेनिंग कोड को संपादित करता है, उसे चलाता है और हर कदम का असली परिणाम दिखाता है। संस्करण 2.9.26 आपके स्वयं के फ़ाइलों और हार्डवेयर पर काम करता है।

Sigmora डाउनलोड करें ↗वर्कफ़्लो देखें
संस्करण

2.9.26

2 नवंबर 2026 को जारी

आकार

34 MB

सेटअप प्रोग्राम डाउनलोड

सहायता

Send feedback

ऐप के अंदर का बटन

भाषाएं

13

इंटरफ़ेस भाषाएं

जांच

SHA-256

इंस्टॉलर हैश सत्यापित करें

अपडेट

स्वचालित

अपडेट बटन दिखाता है

Neural Network Training

अपने डेटा पर Neural Network Training

Neural Network Training का अर्थ है वजन (weights) को समायोजित करना जब तक कि नुकसान (loss) मान आपके ट्रेनिंग डेटा पर कम न हो जाए। आपका कोड काम करता है। Sigmora आपकी स्क्रिप्ट्स पढ़ता है, उन्हें संपादित करता है, आपकी ट्रेनिंग कमांड को Shell के माध्यम से चलाता है और हर परिणाम को चैट में एक कार्ड के रूप में दिखाता है। Ask first मोड में आप हर बदलाव से पहले उसकी अनुमति देते हैं। संस्करण 2.9.26 Windows 10 और 11 पर चलता है।

01

Neural network Python कोड में शैप मिलान (shape mismatch) ठीक करें

एक स्क्रिप्ट रुक जाती है। यह पहली इपोक (epoch) खत्म होने से पहले एक शैप त्रुटि के साथ विफल हो जाती है। संस्करण 2.9.26 में, Sigmora grep का उपयोग करके अपने लॉग में त्रुटि लाइन खोजता है, read_file का उपयोग करके train.py खोलता है, और edit_file का उपयोग करके लेयर साइज़ को बदलता है जो आपके लेबल्स से मेल नहीं खाता है। डिफ़ (diff) एक कार्ड के रूप में दिखाई देता है, और Ask first मोड में आप फ़ाइल बदलने से पहले उसे स्वीकार या अस्वीकार करते हैं। Shell फिर आपकी ट्रेनिंग कमांड चलाता है और असली एक्सिट कोड रिपोर्ट करता है, जो केवल यह बताता है कि स्क्रिप्ट बिना किसी त्रुटि के समाप्त हो गई है।

टूल ट्रैस
grep  ValueError  → 1 match
read_file  train.py  → loaded
edit_file  train.py  → saved
Shell  python train.py  → exit 0
02

बैकप्रोपेगेशन (backpropagation) neural network रन में नुकसान (loss) देखें

आप हर इपोक का नुकसान एक फ़ाइल में चाहते हैं। Shell उस वातावरण में आपकी ट्रेनिंग कमांड शुरू करता है जिसे आपने चुना है, और असली आउटपुट चैट में आता है। grep लॉग से नुकसान की पंक्तियां खींचता है, और write_file उन्हें आपके वर्किंग फ़ोल्डर में loss.csv के रूप में सहेजता है, ताकि बाद में 2 रन की तुलना की जा सके। एक neural network में, हर बैच के लिए एक फॉरवर्ड पास और एक बैकवर्ड पास की आवश्यकता होती है, और फॉरवर्ड पास से आया नुकसान वही होता है जो CSV फ़ाइल में जाता है। Ask first वहां रुक जाता है।

टूल ट्रैस
Shell  python train.py  → exit 0
grep  loss  → 10 matches
write_file  loss.csv  → saved
03

Neural network आर्किटेक्चर की लेयर्स बदलें

आप अगले रन से पहले लेयर्स की एक अलग लेआउट चाहते हैं। edit_file आपके मॉडल फ़ाइल में नई लेयर साइज़ का प्रस्ताव रखता है और एक डिफ़ दिखाता है, और Ask first मोड में कुछ भी तब तक लिखा नहीं जाता जब तक आप इसे स्वीकार न कर लें। Shell फिर मॉडल के माध्यम से एक छोटा बैच चलाता है और आउटपुट शैप प्रिंट करता है। इसे अपने लेबल्स से तुलना करें। यदि 2 संख्याएं अलग हैं, तो एक और बदलाव के लिए कहें। एक पास होने वाला रन केवल यह दिखाता है कि स्क्रिप्ट चली थी, इसलिए आप डिज़ाइन का खुद आकलन करते हैं।

04

ट्रेनिंग प्रयोग में ओवरफिटिंग (overfitting) की पहचान करें

ट्रेनिंग नुकसान (loss) लगातार गिर रहा है, लेकिन वैलिडेशन नुकसान (validation loss) बढ़ना शुरू हो जाता है। यह वह संकेत है जब आपका मॉडल ओवरफिट हो रहा है। दोनों कॉलम देखें। Sigmora grep का उपयोग करके अपने लॉग से 2 नुकसान कॉलम खींचता है, और edit_file एक बदलाव के लिए डिफ़ दिखाता है जिसकी आप मांग करते हैं, जैसे कि एक छोटा मॉडल या आपके स्वयं के स्क्रिप्ट में अर्ली स्टॉपिंग। Ask first मोड में आप इसे मंजूरी देते हैं, फिर Shell स्क्रिप्ट को फिर से चलाता है, और आप उस डेटा पर वैलिडेशन नुकसान की तुलना करते हैं जिसे मॉडल ने नहीं देखा है।

सभी वर्कफ़्लो देखें

Sigmora एक सामान्य चैट सहायक से कैसे अलग है

एक चैट सहायक एक कमांड का वर्णन करता है, जबकि Sigmora 2.9.26 उसे चलाता है और आउटपुट कार्ड में यह दिखाता है कि वास्तव में क्या हुआ। आप तय करते हैं कि क्या चलेगा।

सामान्य चैट सहायकSigmora
फ़ाइल संपादनचैट में कोड लिखता हैफ़ाइल संपादित करता है और डिफ़ दिखाता है
कमांड निष्पादनएक कमांड का वर्णन करता हैउसे चलाता है और एक्सिट कोड लौटाता है
अनुमोदन मोडकोई अनुमोदन चरण नहींAsk first बदलावों से पहले रुकता है
मॉडल एंडपॉइंटचैट सेवा द्वारा सेट किया गयाआपका एंडपॉइंट, टेस्ट से जांचा गया

Sigmora के साथ शुरुआत कैसे करें

  1. Windows 10 या 11 के लिए 34 MB का सेटअप प्रोग्राम डाउनलोड करें।
  2. इंस्टॉलर चलाएं और Sigmora खोलें।
  3. अपने मॉडल एंडपॉइंट को कनेक्ट करें या बिल्ट-इन मॉडल का उपयोग करें।
  4. एक चैट शुरू करें, अपनी ट्रेनिंग स्क्रिप्ट का नाम दें और Auto-run, Ask first या Plan only चुनें।

ट्रेनिंग के लिए Sigmora का उपयोग कौन करता है

अपना पहला नेटवर्क लिखने वाले शुरुआतकर्ता पहली ऑडियंस हैं। एक पहली परियोजना के लिए कौन सा नुकसान फ़ंक्शन (loss function) काम करता है, यह एक उचित प्रश्न है, इसलिए एजेंट प्रत्येक चयन के साथ समान स्क्रिप्ट चला सकता है और संख्याओं को साइड-बाय-साइड प्रिंट कर सकता है जबकि आप उन्हें पढ़ते हैं। कुछ छोटे से साथ शुरू करें। Python को उस जगह पर इंस्टॉल होना चाहिए जहां कमांड चलती है।

ट्रेनिंग लूप्स को डिबग करने वाले व्यावसायिक दूसरी ऑडियंस हैं। Shell आपकी ट्रेनिंग कमांड को आपके पीसी पर, WSL में या अपने स्वयं के GPU सर्वर पर SSH के माध्यम से चलाता है, और असली आउटपुट और एक्सिट कोड लौटाता है। आप वातावरण चुनते हैं। grep और read_file विफल लाइन को खोजते हैं, और edit_file पहले डिफ़ दिखाता है।

प्रयोगों की तुलना करने वाले शोधकर्ता तीसरी ऑडियंस हैं। जब आप यह पूछते हैं कि लर्निंग रेट क्या भूमिका निभाता है, तो एजेंट 2 मानों के साथ स्क्रिप्ट को फिर से चला सकता है और दोनों नुकसान वक्रों (loss curves) को एक CSV फ़ाइल में लिख सकता है। हर रन को छोटा रखें। आप परिणाम पढ़ते हैं और तय करते हैं कि वे उस डेटा पर क्या मायने रखते हैं जिसे मॉडल ने नहीं देखा है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Neural Network Training क्या है?

ट्रेनिंग वह प्रक्रिया है जिसमें एक नेटवर्क के वजन को समायोजित किया जाता है ताकि नुकसान मान, जो यह मापता है कि它的 अनुमान कितने गलत हैं, ट्रेनिंग डेटा पर छोटा हो जाए। हर कदम एक फॉरवर्ड पास, एक नुकसान गणना, बैकप्रोपेगेशन और एक ऑप्टिमाइज़र अपडेट चलाता है। आपका Python कोड यह काम करता है, Sigmora नहीं। वैलिडेशन नुकसान (validation loss) पर भी नज़र रखें।

क्या neuralnetworkz.com आधिकारिक Sigmora वेबसाइट है?

हाँ, neuralnetworkz.com आधिकारिक Sigmora वेबसाइट है। डाउनलोड बटन सेटअप प्रोग्राम देता है, लगभग 34 MB, और इंस्टॉलर को भेजने से पहले समय, आईपी पता, ब्राउज़र यूज़र एजेंट और रेफ़रल स्रोत को रिकॉर्ड करता है। SHA-256 चेकसम को प्रकाशित मैनिफेस्ट से तुलना करें। इसे पहले जांचें। ऐप में Send feedback बटन के साथ समस्याओं की रिपोर्ट करें।

Sigmora गोपनीयता को कैसे संभालता है?

चैट, वर्किंग फ़ोल्डर और API कुंजियां आपके पीसी पर रहती हैं, और टूल आउटपुट में रहस्यों को मॉडल तक पहुंचने से पहले लुप्त कर दिया जाता है। प्रॉम्प्ट, जिसमें एजेंट द्वारा पढ़ी गई फ़ाइलों का पाठ शामिल है, केवल उस मॉडल एंडपॉइंट पर जाते हैं जिसे आप चुनते हैं। एक स्थानीय मॉडल के साथ कुछ भी मशीन से बाहर नहीं जाता। कोई टेलीमेट्री नहीं है।

Neural network में बैकप्रोपेगेशन (backpropagation) क्या है?

बैकप्रोपेगेशन वह चरण है जो यह गणना करता है कि प्रत्येक वजन ने नुकसान में कितना योगदान दिया है, जो ग्रेडिएंट्स देता है। ऑप्टिमाइज़र फिर उन ग्रेडिएंट्स और लर्निंग रेट का उपयोग करके वजन को बदलता है। Sigmora इसे स्वयं नहीं करता; यह आपकी ट्रेनिंग स्क्रिप्ट चलाता है और चैट में एक कार्ड में प्रिंट किए गए नुकसान को दिखाता है। संख्याएं पढ़ें।

क्या Sigmora लोकल मॉडल्स के साथ काम करता है?

हाँ, आप एक मॉडल को अपने स्वयं के पीसी पर एक लोकल एंडपॉइंट के माध्यम से कनेक्ट कर सकते हैं, और फिर आप जो कुछ भी भेजते हैं वह मशीन से बाहर नहीं जाता। एक क्लाउड मॉडल के साथ आपके प्रॉम्प्ट उस प्रदाता को जाते हैं। टेस्ट बटन एक एंडपॉइंट की जांच करता है और उसकी प्रतिक्रिया समय और कॉन्टेक्स्ट विंडो दिखाता है। टेस्ट पहले दबाएं।

Neural network ट्यूटोरियल क्या है?

एक neural network ट्यूटोरियल नेटवर्क को कैसे बनाएं और ट्रेन करें, इसकी एक चरण-दर-चरण व्याख्या है, आमतौर पर फॉरवर्ड पास, नुकसान और वजन अपडेट को स्वयं लिखकर। Sigmora एक छोटा उदाहरण फ़ाइल लिख सकता है, उसे चला सकता है और Ask first मोड में लागू होने से पहले डिफ़ दिखा सकता है। हर लाइन पढ़ें।

डाउनलोड की सत्यापन कैसे करें?

डाउनलोड की जांच डाउनलोड की गई फ़ाइल के साथ SHA256 के साथ certutil -hashfile चलाकर की जाती है और परिणाम को प्रकाशित मैनिफेस्ट में SHA-256 मान से तुलना की जाती है। इंस्टॉलर अभी तक कोड-साइंड नहीं है, इसलिए Windows SmartScreen चेतावनी दे सकता है। More info और Run anyway चुनें। पहले मिलाएं, फिर चलाएं।

ट्रेनिंग शुरू करें

Sigmora के साथ अपनी पहली ट्रेनिंग स्क्रिप्ट चलाएं

Sigmora 2.9.26 आपकी Python स्क्रिप्ट्स चलाता है, आपकी फ़ाइलों को संपादित करता है और हर परिणाम को चैट में एक कार्ड के रूप में दिखाता है; 34 MB का सेटअप प्रोग्रम Windows 10 या 11 के लिए है। छोटे से शुरू करें।

Windows के लिए Sigmora डाउनलोड करें ↗

और अधिक अन्वेषण करें

इस वेबसाइट की हर पेज 20 भाषाओं में उपलब्ध है।

उत्पाद सुविधाएं ↗ मॉडल कॉन्फ़िगरेशन ↗ वर्कफ़्लो उदाहरण ↗ इंस्टॉलर डाउनलोड करें ↗ FAQ ↗ गोपनीयता नीति ↗