Tutorial sull’IA

Scopri cos'è la policy di cyclical learning rate e come può migliorare l'addestramento di una rete neurale.

Scopri come Databricks DBRX—un LLM open source—può gestire compiti complessi e generare risultati intelligenti.

Scopri cosa sono i deep agent, i loro componenti principali e come creare un assistente per candidature lavorative usando il pacchetto deepagents di LangChain.

Impara a usare DeepEval per creare test di rilevanza in stile Pytest, valutare gli output degli LLM con la metrica G-eval e fare benchmark di Qwen 2.5 usando MMLU.

Questo tutorial su Keras ti introduce al deep learning in Python: impara a preprocessare i dati, modellare, valutare e ottimizzare le reti neurali.

Impara a usare la DeepSeek API: scelta del modello, gestione dei parametri, ottimizzazione dei costi, caching del contesto e ottimizzazione della chain-of-thought.

DeepSeek-Coder-V2 è un modello open-source per il codice che rivaleggia con le prestazioni di GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B o Codestral.

Scopri come eseguire DeepSeek OCR-2 in locale con vLLM e creare un sistema Q&A per PDF incrementale che esegue OCR in mini-batch, retrieval basato su FAISS e query in tempo reale con interfaccia Gradio.

Scopri DeepSeek-OCR, un modello visione-linguaggio per la comprensione dei documenti. Guarda 7 test OCR reali su grafici, matematica, meme e note scritte a mano.

Scopri come installare, configurare ed eseguire DeepSeek-R1 in locale con Ollama e creare una semplice applicazione RAG.

In questo tutorial su DeepSeek-R1 imparerai a creare un'app che risolve rompicapi matematici integrando DeepSeek-R1 con EasyOCR e Gradio.

Scopri come creare un chatbot RAG locale usando DeepSeek-R1 con Ollama, LangChain e Chroma.