LLM Tutorien

Erfahre, wie Vision-Language-Action (VLA) Modelle funktionieren, wie sie sich von VLMs unterscheiden und wie du 2026 zwischen OpenVLA, pi0 und SmolVLA wählst.

Lerne, wie du Googles Gemini 2.5 Flash Image für professionelle KI-Bilderzeugung nutzt. Dieser Schritt-für-Schritt-Guide deckt Einrichtung, Prompt-Engineering, Editier-Workflows und fortgeschrittene Funktionen ab.

Lerne, wie du Fable 5–Enhanced Gemma 4 lokal mit vorgefertigten llama.cpp-Binaries auf einer RTX 5070 Ti betreibst, MTP Speculative Decoding testest, Pi für private KI-Coding-Agent-Workflows verbindest und häufige Setup-Probleme behebst.

Lerne, wie du NVIDIAs Nemotron 3 Super über OpenRouter nutzt, um ein GitHub-Repository ohne RAG zu analysieren – mit Prompt-Packing und einer Gradio-App.

Starte mit Apples großem Sprachmodell DCLM-7B und lerne, wie du es einrichtest, nutzt und für spezielle Aufgaben feinabstimmst.

Ein umfassendes Tutorial zum Erstellen von LangChain-Agents mit mehreren Tools, um Aufgaben in Python mit LLMs und Chatmodellen von OpenAI zu automatisieren.

Aufbau, Test und Integration des ArXiv Explorer MCP-Servers.

Erstelle eine Chat-App, die Text, Bilder, Audio und Dokumente versteht – und Python-Code ausführt. Eine wirklich multimodale Anwendung, näher an AGI.

Lerne Best Practices für Claude Code aus Produktionsteams. Nutze den Planmodus, CLAUDE.md-Dateien und TDD, um das Kontextfenster von Claude optimal zu nutzen.

Lerne Schritt für Schritt, wie du Claude Code in Docker betreibst und isolierte Umgebungen aufbaust. Meistere sichere Coding-Praktiken für autonome KI-Agenten mit dieser vollständigen Anleitung.

Lerne, wie du den Plan Mode von Claude Code nutzt, um deinen Code in einem Nur-Lesen-Modus zu erkunden, Fragen zu klären und strukturierte Pläne für Änderungen über mehrere Dateien hinweg zu prüfen.

Erfahre, wie du den Claude Code Router nutzt, um mehrere Provider anzubinden, für jede Aufgabe das optimale LLM zu wählen und API-Kosten zu senken – ohne deinen Workflow zu ändern.