Tutoriale LLM

Învață să rulezi local modele puternice de decizie, să explorezi ecosistemul vLLM și să construiești trei proiecte practice folosind text, imagini și videoclipuri.

Folosește Meta Muse Wonder și API-ul web Olostep pentru a verifica afirmații medicale, a explica raționamentul și a arăta sursele dovezilor.

Modelele de decizie punctează un set fix de răspunsuri în loc să scrie text. Vezi cum funcționează, cum se compară Jev și ce au descoperit testele independente.

Un tutorial practic de evaluare RAG în Python. Construiește un set de date de evaluare, punctează-l cu cele 4 metrici de bază Ragas, leagă o poartă de calitate în CI, generează întrebări de test sintetice și urmărește scorurile pe commit-uri ca să poți deosebi un eșec de regăsire de un eșec de generare înainte ca utilizatorii tăi să le vadă.

Urmează acest tutorial OpenAI Agents API Computer Use ca să construiești un agent QA în Python care testează un checkout într-un browser găzduit și retestează remedierea în aceeași sesiune.

Rulează local un model MoE uriaș combinând VRAM-ul GPU, RAM-ul sistemului, SGLang și KTransformers pentru inferență eterogenă CPU-GPU.

Construiește un agent AI pentru răspuns la incidente cu GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API și un sandbox găzduit pentru a investiga incidente, a rula verificări și a genera rapoarte structurate.

Node-urile fac treaba, muchiile decid ce rulează în continuare, iar starea partajată poartă informația între ele. Acest tutorial de graph engineering explică când un graf multi-agent chiar depășește un singur loop și te ghidează în construirea unei „conducte” researcher–writer–reviewer în LangGraph cu o muchie condițională de retry.

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.

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.

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 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.