KI-Tutorials

Corrective RAG (CRAG) ist eine RAG-Technik, die eine Selbstbewertung der abgerufenen Dokumente einbaut, um die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten zu verbessern.

Entdecke, wie Firecrawl die Webdaten-Extraktion mit KI-gestütztem Crawling, Scraping und Mapping vereinfacht. Lerne den Einsatz mit Python und KI-Agenten für moderne Workflows.

Dieses Schritt-für-Schritt-Tutorial zeigt detailliert, wie du das volle Potenzial von GPT-4 nutzt und die Leistung für spezialisierte Aufgaben durch Feintuning steigerst.

Lerne, wie du Inferenz auf GPUs/TPUs ausführst und das neueste Gemma-7b-it-Modell auf einem Roleplay-Datensatz feinabstimmst.

Lerne Googles Firebase Studio kennen – ein KI-gestütztes Entwicklungstool zum Erstellen von Full‑Stack‑Apps per natürlicher Spracheingabe.

Lerne, wie du das führende Open-Source-Reasoning-Modell auf einem Datensatz mit medizinischen Multiple-Choice-Fragen (MCQs) mit einer Consumer-GPU feinabstimmst.

Ein kompletter Leitfaden für das Fine-Tuning eines FLAN-T5-Modells für Question-Answering mit der Transformers-Bibliothek und optimierter Inferenz in einem realen Szenario.

Entdecke, wie Googles neuestes spezialisiertes Reasoning-Modell deine Data-Science-Workflows beschleunigt, komplexe Datensätze interpretiert und robusten Code schreibt.

Lerne, wie du mit Flux AI Bilder generierst, und entdecke Funktionen, Anwendungen und Einsatzszenarien der Flux-Modelle: Flux Pro, Flux Dev und Flux Schnell.

Lerne, wie du Gemma 4 E4B-it auf einem Emotionsdatensatz mit LoRA, 4-Bit-Quantisierung und einer einzelnen 3090-GPU feinabstimmst.

Um dich mit der Gemini 1.5 Pro API zu verbinden, hol dir deinen API-Schlüssel über Google AI for Developers, installiere die nötigen Python-Bibliotheken und sende Anfragen an das Gemini 1.5 Pro Modell, um Antworten zu erhalten.

Lerne, wie du Qwen3.5-0.8B mit QLoRA feintunist — mit einem schlanken Setup, das die Leistung bei der Nachrichtenklassifikation deutlich steigert.