Tutoriale LLM

Configurează Muse Spark 1.3 în Muse Code și Meta Model API, alege între nivelurile contributor și standard și verifică dacă se confirmă promisiunile de eficiență ale Meta.

Folosește GPT-6 Astra prin OpenAI API pentru a construi un agent Python de verificare a release-ului cu unelte async, controale ale raționării, Structured Outputs și urmărirea costurilor, apoi testează folosirea computerului și steering-ul.

Învață să folosești API-ul Gemini 3.8 Flash în Python: configurare Interactions API, reglaj thinking_level, extragere PDF-în-JSON și function calling cu cod.

Învață cum să folosești cel mai nou model de vârf al Anthropic pentru a construi un agent Python care citește un repository Flask înainte de a planifica o schimbare. Adaugă actualizări de progres, tool-uri de fișiere read-only și controale de cost.

Află cum să rulezi Qwen3.8-Flash-Next GGUF local cu llama.cpp pe un RTX PRO 6000, apoi conectează-l la OpenCode pentru un setup de coding agentic complet local.

Învață cum să folosești Claude Code de la Anthropic pentru a îmbunătăți fluxurile de dezvoltare software printr-un exemplu practic folosind biblioteca Supabase pentru Python.

O privire practică asupra modelului Fable 5 de la Anthropic în Claude Code: cum gestionează un build one-shot, refuzurile de siguranță și fallback-ul Opus, și când să-l folosești.

Învață cum să rulezi local, pe CPU, conversia vorbirii în text, rapidă, precisă și multilingvă, folosind Microsoft VibeASR.cpp, cu transcriere de fișiere, streaming în timp real și interfață web Gradio pe Windows, Linux și macOS.

Rulează cel mai nou model DeepSeek V4 Flash pe un setup multi-GPU cu Unsloth Studio, conectează-l la OpenCode și folosește un agent AI local de codare pentru a construi un website interactiv de analiză a acțiunilor.

Învață cum să ajustezi fin DiffusionGemma 26B-A4B pentru întrebări biomedicale pe PubMedQA folosind Unsloth, LoRA, Hugging Face și un GPU RunPod H100.

Claude Code nu este gratuit în mod implicit. Află toate căile alternative, cu comenzile exacte de configurare și o relatare onestă a compromisurilor față de original.

Rulează local Gemma 4 12B QAT cu llama.cpp și vezi cum antrenarea conștientă de cuantizare îmbunătățește inferența GGUF pe 4 biți, reduce utilizarea VRAM, crește viteza și face AI-ul local mai stabil pe GPU-urile pentru consumatori.