Учебные материалы по LLM

Узнайте, как запускать мощные модели принятия решений локально, изучить экосистему vLLM и создать три практических проекта с текстами, изображениями и видео.

Используйте Meta Muse Wonder и веб‑API Olostep, чтобы проверять медицинские утверждения, объяснять ход рассуждений и показывать источники доказательств.

Модели решений выставляют оценки фиксированному набору ответов вместо генерации текста. Узнайте, как они работают, чем Jev отличается и что показали независимые тесты.

Практический туториал по оценке RAG на Python. Соберите датасет, оцените его 4 ключевыми метриками Ragas, подключите ворота качества к CI, сгенерируйте синтетические тестовые вопросы и отслеживайте оценки по коммитам, чтобы заранее отличать сбой извлечения от сбоя генерации.

Следуйте этому руководству по Computer Use в OpenAI Agents API, чтобы создать Python-агента для QA, который протестирует оформление заказа в хостируемом браузере и перепроверит исправление в той же сессии.

Запустите гигантскую MoE-модель локально, комбинируя VRAM GPU, системную RAM, SGLang и KTransformers для гетерогенного вывода на CPU и GPU.

Создайте агента реагирования на инциденты с GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API и хостинговым песочником для расследования инцидентов, выполнения проверок и генерации структурированных отчётов.

Узлы делают работу, рёбра решают, что запустится дальше, а общее состояние переносит информацию между ними. Это руководство по графовой инженерии объясняет, когда многоагентный граф действительно превосходит одиночный цикл, и пошагово собирает конвейер «исследователь — автор — редактор» в LangGraph с условным ребром повторной попытки.

Настройте Muse Spark 1.3 в Muse Code и Meta Model API, выберите между уровнями contributor и standard и проверьте, подтверждаются ли заявления Meta об эффективности.

Научитесь работать с API Gemini 3.8 Flash на Python: настройка Interactions API, настройка thinking_level, извлечение PDF→JSON и вызов функций с кодом.

Используйте GPT-6 Astra через OpenAI API, чтобы создать агента проверки релиза на Python с асинхронными инструментами, управлением рассуждениями, Structured Outputs и учётом стоимости, затем протестируйте компьютерное использование и управление.

Узнайте, как использовать флагманскую модель Anthropic для построения Python‑агента, который читает репозиторий Flask перед планированием изменений. Добавьте обновления прогресса, инструменты чтения файлов и контроль стоимости.