Samouczki LLM

Skonfiguruj Muse Spark 1.3 w Muse Code i Meta Model API, wybierz między poziomami contributor i standard i sprawdź, czy deklarowana przez Metę wydajność się potwierdza.

Użyj GPT-6 Astra przez OpenAI API, by zbudować w Pythonie agenta do sprawdzania wydań z async narzędziami, kontrolą rozumowania, Structured Outputs i śledzeniem kosztów, a następnie przetestuj użycie komputera i sterowanie.

Naucz się korzystać z API Gemini 3.8 Flash w Pythonie: konfiguracja Interactions API, strojenie thinking_level, ekstrakcja PDF→JSON i wywoływanie funkcji z kodem.

Naucz się używać najnowszego flagowego modelu Anthropic do zbudowania agenta Pythona, który czyta repozytorium Flask przed zaplanowaniem zmiany. Dodaj aktualizacje postępu, narzędzia tylko-do-odczytu i kontrolę kosztów.

Dowiedz się, jak uruchomić lokalnie Qwen3.8-Flash-Next w formacie GGUF za pomocą llama.cpp na RTX PRO 6000, a następnie połączyć go z OpenCode, aby uzyskać w pełni lokalne środowisko agentowe do kodowania.

Naucz się, jak korzystać z Claude Code od Anthropic, aby usprawnić przepływy pracy w tworzeniu oprogramowania na praktycznym przykładzie z biblioteką Supabase w Pythonie.

Praktyczne spojrzenie na model Fable 5 od Anthropic w Claude Code: jak radzi sobie z jednorazowym buildem, kiedy odmawia i spada na Opus, oraz kiedy warto go używać.

Dowiedz się, jak lokalnie uruchomić szybkie, dokładne, wielojęzyczne rozpoznawanie mowy na CPU przy użyciu Microsoft VibeASR.cpp, z transkrypcją plików, strumieniowaniem w czasie rzeczywistym i interfejsem webowym Gradio w systemach Windows, Linux i macOS.

Uruchom najnowszy model DeepSeek V4 Flash w konfiguracji z wieloma GPU przy użyciu Unsloth Studio, połącz go z OpenCode i użyj lokalnego agenta AI do zbudowania interaktywnej strony do analizy akcji.

Dowiedz się, jak dostroić DiffusionGemma 26B-A4B do odpowiadania na pytania biomedyczne na PubMedQA z użyciem Unsloth, LoRA, Hugging Face i GPU RunPod H100.

Claude Code domyślnie nie jest darmowy. Poznaj wszystkie alternatywne ścieżki, z dokładnymi komendami konfiguracji i uczciwym opisem tego, co każda z nich oddaje względem oryginału.

Uruchom lokalnie Gemma 4 12B QAT z llama.cpp i zobacz, jak Quantization-Aware Training poprawia 4-bitową inferencję GGUF, obniża zużycie VRAM-u, zwiększa szybkość i poprawia stabilność lokalnego AI na konsumenckich GPU.