Samouczki LLM

Zbuduj, analizuj, wizualizuj, trenuj, oceniaj, raportuj i wdrażaj model przewidywania odejść klientów całkowicie w ChatGPT Work z GPT-5.6. Bez konfiguracji, bez instalacji, wszystko w przeglądarce.

Naucz się automatyzować wyodrębnianie danych z e‑maili i PDF‑ów za pomocą Google Apps Script i Gemini API. Zbuduj dziś bezserwerowy pipeline do Google Sheets.

Przeczytaj ten samouczek łącznika Claude Code, aby skonfigurować GitHub przez MCP. Naucz się automatyzować triage zgłoszeń open source w 20 minut, używając lokalnych plików tylko do odczytu.

Uruchom GLM-5.2 prywatnie z llama.cpp, zabezpiecz własnym kluczem API, przetestuj przez Web UI i cURL oraz połącz z OpenCode, aby uzyskać wydajny lokalny workflow programistyczny.

Dowiedz się, jak uruchomić Kimi K2.7 Code lokalnie w pięć minut za pomocą wstępnie zbudowanego pliku binarnego llama.cpp na czterech GPU RTX PRO 6000, a następnie użyj jego interfejsu webowego i agenta Pi przez API kompatybilne z OpenAI.

Dowiedz się, jak procedury Claude Code uruchamiają twojego agenta kodowania w chmurze według harmonogramu lub zdarzenia GitHub, dzięki czemu recenzje PR i audyty kończą się przy zamkniętym laptopie.

GGUF pakuje wagi modelu, dane tokenizera i metadane do jednego przenośnego pliku. Dowiedz się, jak wybrać odpowiedni poziom kwantyzacji i zacząć z Ollama.

Dowiedz się, jak przyspieszyć lokalną inferencję Gemma 4 31B na pojedynczym RTX 4090, używając spekulacyjnego dekodowania DFlash i Flash Attention względem konfiguracji bazowej.

Skonfiguruj środowisko Docker na wiele GPU z równoległością tensorową i spekulacyjnym dekodowaniem EAGLE, aby serwować Mistral Medium 3.5 128B przez API zgodne z OpenAI.

Uruchom Qwen3.6 27B na RTX 3090 i zobacz, jak Multi-Token Prediction (MTP) w llama.cpp może niemal podwoić szybkość lokalnej inferencji LLM bez wymiany GPU.

Poznaj trzy tryby rozumowania w DeepSeek V4 i zbuduj aplikację porównawczą w Streamlit, która pokaże, kiedy każdy tryb wygrywa pod względem jakości, szybkości i kosztu.

Dowiedz się, jak uruchomić pełny model DeepSeek V4 Flash na pojedynczym GPU, korzystając ze zmodyfikowanej kompilacji llama.cpp i zgodnego pliku GGUF w tym praktycznym samouczku.