LLM Tutorien

Lerne, wie du leistungsstarke Entscheidungsmodelle lokal ausführst, das vLLM-Ökosystem erkundest und drei praxisnahe Projekte mit Text, Bildern und Videos baust.

Nutze Meta Muse Wonder und die Olostep-Web-API, um medizinische Behauptungen zu prüfen, die Begründung zu erklären und die Quellen offenzulegen.

Entscheidungsmodelle bewerten eine feste Auswahl an Antworten statt Text zu schreiben. Erfahre, wie sie funktionieren, wie sich Jev schlägt und was unabhängige Tests ergeben haben.

Ein praxisnahes RAG-Evaluierungstutorial in Python. Baue ein Evaluierungsdatenset, bewerte es mit den vier Ragas-Kernmetriken, integriere ein Qualitätsgate in die CI, generiere synthetische Testfragen und tracke Scores über Commits – damit du Retrieval- von Generationsfehlern unterscheiden kannst, bevor es deine Nutzer merken.

Folge diesem OpenAI Agents API Computer Use Tutorial und baue einen Python-QA-Agenten, der einen Checkout im gehosteten Browser testet und den Fix in derselben Session erneut prüft.

Lerne, wie du mit einer von OpenAI gehosteten Sandbox eine sichere KI-Finanzanalystin erstellst – von Daten-Upload und agentengesteuerter Analyse bis zur Erstellung und zum Herunterladen von Berichten, Charts und begleitenden Datendateien.

Führe ein riesiges MoE-Modell lokal aus, indem du GPU-VRAM, System-RAM, SGLang und KTransformers für heterogene CPU-GPU-Inferenz kombinierst.

Erstelle einen KI-Incident-Response-Agenten mit GPT-6.1 Sol, der OpenAI Agents API und einer gehosteten Sandbox, um Incidents zu untersuchen, Checks auszuführen und strukturierte Reports zu generieren.

Nodes erledigen die Arbeit, Edges entscheiden den Ablauf, und Shared State trägt die Informationen zwischen ihnen. Dieses Tutorial zeigt, wann ein Multi-Agenten-Graph einer Single-Loop überlegen ist, und führt durch eine Researcher-, Writer- und Reviewer-Pipeline in LangGraph mit bedingter Retry-Kante.

Lerne, wie du mit Python, ReAct-Loops und dauerhaftem Zustand ein individuelles KI-Agent-Harness baust.

Lerne, wie du vom Abo-Zugang zur Claude-API wechselst, um Claude ohne Unterbrechung für autonome Coding-Projekte zu nutzen.

Lerne, wie Claude Code Sub-Agents Codebasen erkunden, Implementierungen planen und mehrstufige Development-Aufgaben mit minimaler Aufsicht erledigen.