Tutorial sull’IA

Scopri tutto su una versatile applicazione open source che usa le API di OpenAI e Google AI per offrirti un'esperienza d'uso migliore. È disponibile su desktop e browser e può anche essere distribuita privatamente.

In questo post, esploreremo l'architettura, i dati di addestramento, le funzionalità e come eseguire l'inferenza e il fine-tuning del modello Falcon 40B.

LangChain è un framework per includere l’AI dei large language model all’interno di pipeline e applicazioni dati. Questo tutorial offre una panoramica di ciò che puoi fare con LangChain, inclusi i problemi che risolve ed esempi di casi d’uso sui dati.

Scopri come LangSmith ottimizza il testing e il debug degli LLM per le applicazioni di intelligenza artificiale. Migliora l’assicurazione qualità e snellisci lo sviluppo con esempi reali.

Scopri tutto quello che c’è da sapere su LMQL, acronimo di Language Models Query Language, un linguaggio di programmazione innovativo per gli LLM.

Un’alternativa leggera e senza demone a Docker Desktop che semplifica la gestione dei container, abilitando addestramento, valutazione e deployment rapidi dei modelli di machine learning.

Esplora la nostra guida all’uso dell’API di OpenAI per creare embedding di testo. Scopri le loro applicazioni in classificazione del testo, recupero di informazioni e rilevamento di similarità semantica.

Scopri la potenza di Mamba LLM, un’architettura rivoluzionaria delle migliori università che ridefinisce l’elaborazione delle sequenze nell’IA.

Questo tutorial offre un'introduzione alla causal AI usando la libreria DoWhy in Python. Tratta i principi fondamentali e include esempi di codice.

Impara a creare un Deep Research Assistant usando le capacità di ragionamento agentico di Jan-v1, inclusi deployment locale, sviluppo di un'app Streamlit e altro ancora.

Scopri come Julius AI ti aiuta ad analizzare dati da Excel, CSV e PDF con il linguaggio naturale. Ottieni insight visivi e crea report facilmente, senza scrivere codice.

In questo tutorial sul deep learning in R con il pacchetto keras di RStudio, imparerai a costruire un Multi-Layer Perceptron (MLP).