LLM-handledningar

Lär dig köra kraftfulla beslutsmodeller lokalt, utforska vLLM-ekosystemet och bygg tre praktiska projekt med text, bilder och videor.

Använd Meta Muse Wonder och Olostep web API för att granska medicinska påståenden, förklara resonemanget och visa var bevisen kommer ifrån.

Beslutsmodeller poängsätter en fast uppsättning svar i stället för att skriva text. Se hur de fungerar, hur Jev står sig och vad oberoende tester visade.

En praktisk RAG-utvärderingstutorial i Python. Bygg ett utvärderingsdataset, poängsätt det med Ragas fyra kärnmetriker, koppla en kvalitetsgrind till CI, generera syntetiska testfrågor och spåra poäng över commits så att du kan skilja hämtarfel från genereringsfel innan dina användare märker dem.

Följ den här OpenAI Agents API Computer Use-handledningen för att bygga en Python‑baserad QA‑agent som testar en checkout i en hostad webbläsare och testar om en fix i samma session igen.

Kör en massiv MoE-modell lokalt genom att kombinera GPU-VRAM, system-RAM, SGLang och KTransformers för heterogen CPU–GPU-inferens.

Bygg en AI-incidentresponsagent med GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API och en hostad sandbox för att utreda incidenter, köra kontroller och generera strukturerade rapporter.

Noder gör jobbet, kanter avgör vad som körs härnäst och delat state bär information mellan dem. Den här handledningen i grafteknik går igenom när en multiagentgraf faktiskt slår en enkel loop och visar hur du bygger en pipeline med forskare, skribent och granskare i LangGraph med en villkorad omförsökskant.

Ställ in Muse Spark 1.3 i Muse Code och Meta Model API, välj mellan contributor- och standardnivåerna och se om Metas effektivitetsanspråk håller.

Lär dig använda Gemini 3.8 Flash API i Python: konfigurera Interactions API, justera thinking_level, extrahera PDF till JSON och funktionsanropa med kod.

Använd GPT-6 Astra via OpenAI API för att bygga en Pythonagent för releasekontroll med asynkrona verktyg, resonemangskontroller, Structured Outputs och kostnadsspårning, och testa sedan datoranvändning och styrning.

Lär dig hur du använder Anthropics senaste flaggskeppsmodell för att bygga en Python-agent som läser ett Flask-repo innan den planerar en ändring. Lägg till framstegsuppdateringar, skrivskyddade filverktyg och kostnadskontroller.