LLM Tutorien

Lerne DeepSeek-V3.2-Exp kennen, seinen neuen Sparse-Attention-Mechanismus, wie er API-Kosten senkt und die Verarbeitung langer Kontexte verbessert, und wie du ihn in deinen eigenen Projekten einsetzen kannst.

Schau mal, wie Anthropic mit „Imagine with Claude” ein neues Konzept für KI-gestützte Softwareentwicklung bringt, das Funktionen direkt im Lauf generiert.

Lerne, wie das Claude Agent SDK funktioniert, indem du drei Projekte erstellst, von Einmal- bis hin zu benutzerdefinierten Tool-Agenten.

Lerne, wie du Qwen3-Next lokal ausführen, mit Transformers Serve bereitstellen und über cURL und das OpenAI SDK interagieren kannst, damit du es in deine Apps integrieren kannst.

Lerne, wie Self-RAG das klassische RAG durch integriertes iteratives Denken und Selbstbewertung verbessert und wie du es Schritt für Schritt mit LangGraph umsetzen kannst.

Lerne, was LiteLLM ist und wie du es für einheitliche API-Aufrufe an verschiedene LLM-Anbieter nutzen kannst, einschließlich grundlegender API-Nutzung, Fehlerbehandlung, Fallbacks, Streaming, strukturierten Ausgaben und Kostenverfolgung.

Lerne, wie du eine Streamlit-App baust, um Qwen3-Next-80B-A3B und andere Qwen-Modelle direkt zu vergleichen, wobei du dich auf echte Leistungsdaten konzentrierst.

Lerne, wie du mit Tabnine und dem Nano Banana-Modell von Google einen KI-Bildeditor entwickelst.

Lerne, wie du Roo Code, einen Open-Source-KI-Coding-Assistenten, installierst und benutzt, und vergleiche seine Features und Funktionen mit denen von Cline.

Lerne, wie du LangExtract einrichtest und benutzt, um strukturierte Daten und Beziehungen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, und vergleiche dabei den Ansatz mit dem von herkömmlichen NLP-Bibliotheken.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man das OpenAI GPT-OSS 20B-Modell auf den medizinischen Frage-Antwort-Datensatz abstimmt, um sowohl die Genauigkeit als auch den Stil zu verbessern.

Lerne, wie du mit der einheitlichen API von OpenRouter auf verschiedene KI-Modelle zugreifen und Funktionen wie Streaming, Reasoning-Tokens oder strukturierte Ausgaben nutzen kannst.