KI-Tutorials

Lerne, wie Cursor-Regeln das KI-Coding steuern: vom projektweiten Kontext und Dateimustern bis zur laufenden Pflege genauer, aktueller Regeln.

Nutze das Cursor SDK für einen lokalen Agenten und lass dann einen Cloud-Agenten einen kleinen Bug in einem GitHub-Repo beheben und einen Pull Request öffnen.

Erfahre, was eine zyklische Lernraten-Policy ist und wie sie das Training eines neuronalen Netzwerks verbessern kann.

Lerne, wie Databricks DBRX – ein Open-Source-LLM – komplexe Aufgaben meistert und intelligente Ergebnisse liefert.

Dieses Keras-Tutorial führt dich in Deep Learning mit Python ein: Lerne, Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen, zu evaluieren und neuronale Netze zu optimieren.

DeepSeek-Coder-V2 ist ein Open-Source-Codemodell, das bei Codeaufgaben mit GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B oder Codestral mithalten kann.

Lerne, wie du DeepSeek OCR-2 lokal mit vLLM ausführst und ein inkrementelles PDF-Q&A-System baust, das Mini-Batch-OCR, FAISS-basiertes Retrieval und Echtzeit-Abfragen über eine Gradio-Oberfläche ermöglicht.

Lerne, wie du jedes PDF mit DeepSeek V3.1 und einer Streamlit-App in einen interaktiven Forschungsassistenten verwandelst.

Lerne, wie du LLM-Anwendungen mit LangServe bereitstellst. Diese umfassende Anleitung deckt Installation, Integration und Best Practices für eine effiziente Bereitstellung ab.

Die Power skalierbarer verteilter Systeme nutzen: Ein Guide zum Ray-Framework in Python

Lerne, die Kosten von GPT-Modellen mit tiktoken in Python zu steuern. Entdecke Tokenisierung, BPE und schätze OpenAI-API-Ausgaben effizient.

Verstehe das transformatives Potenzial generativer KI – und welche Risiken du dabei im Blick behalten musst.