AI Eğitimleri

Bu kullanımı kolay LLM çerçevelerini kullanarak (Windows, macOS, Linux) LLM'leri yerelde çalıştırın: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan ve llamafile.

En yeni Qwen modelini tek GPU’lu bir sanal makinede çalıştırın, llama.cpp’yi kurun ve özel, OpenAI ile uyumlu bir uç nokta üzerinden SSH ile yerel olarak güvenle erişin.

En popüler derin öğrenme modeli RNN hakkında bilgi edinin ve bir MasterCard hisse senedi fiyatı tahmincisi oluşturarak uygulamalı deneyim kazanın.

Bu eğitim, derin öğrenme hakkında en sık sorulan soruları yanıtlar ve gerçek hayattan örneklerle derin öğrenmenin çeşitli yönlerini inceler.

GLM 4.7 Flash’i yerelde (RTX 3090) Claude Code ve Ollama ile dakikalar içinde çalıştırın: bulut yok, kilitlenme yok; sadece hız ve kontrol.

Varyasyonel otomatik kodlayıcıların temel ilkelerini, kullanım alanlarını ve pratik faydalarını öğrenin ve PyTorch ile adım adım bir uygulamayı izleyin.

SFT kullanarak H100 NVL GPU’da Qwen3.6’yı, veri kümesi hazırlamadan 4 bit yüklemeye, eğitim ve değerlendirmeye kadar nasıl ince ayar yapacağınızı öğrenin.

Anthropic’in halka açık en iyi modeli Claude Opus 4.7’nin yeteneklerini öğrenin ve bir grafiği ham veriye dönüştürebilen bir veri bilimi aracı geliştirin.

RAG hatlarınızı ölçekli olarak bağlam sadakati ve alaka düzeyi açısından değerlendirmek ve yapay zekâ testlerindeki boşluğu kapatmak için otomatik bir yargıç olarak LLM sistemi kurmayı öğrenin.

Yerel LLM geliştirme için Ollama Python SDK’sında ustalaşın. Metin üretmeyi, çok turlu sohbetleri yönetmeyi, görsel modelleri kullanmayı ve güvenli yapay zekâ uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

Bu rehberde, bir H200 GPU kiralayıp llama.cpp’yi kuracak, MiniMax M2.7 GGUF’u indirecek, yerelde çalıştıracak, WebUI’da test edecek ve OpenCode’a bağlayacağız.

İhtiyacı olan girdileri vererek ChatGPT'den istediğiniz çıktıları nasıl alacağınızı keşfedin.