LLM Öğreticileri

Karar modelleri, metin yazmak yerine sabit bir yanıt kümesini puanlar. Nasıl çalıştıklarını, Jev’in nasıl konumlandığını ve bağımsız testlerin neler bulduğunu görün.

Python ile uygulamalı bir RAG değerlendirme eğitimi. Bir değerlendirme veri kümesi oluşturun, onu 4 çekirdek Ragas metriğiyle puanlayın, CI’a bir kalite kapısı bağlayın, sentetik test soruları üretin ve commit’ler arasında puanları takip ederek kullanıcılarınıza ulaşmadan önce bir getirme hatasını üretim hatasından ayırın.

Barındırılan bir tarayıcıda ödeme akışını test eden ve aynı oturumda düzeltmeyi yeniden test eden bir Python QA aracısı oluşturmak için bu OpenAI Agents API Computer Use eğitimini izleyin.

Heterojen CPU-GPU çıkarımı için GPU VRAM’i, sistem RAM’i, SGLang ve KTransformers’ı birleştirerek dev bir MoE modeli yerelde çalıştırın.

GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API ve barındırılan bir sandbox ile olayları inceleyen, kontroller çalıştıran ve yapılandırılmış raporlar üreten bir yapay zekâ olay müdahale aracısı oluşturun.

Python, ReAct döngüleri ve kalıcı durum ile özel bir yapay zeka aracı koşumu oluşturmayı öğrenin.

Yeni Amazon Nova modellerini (Micro, Lite, Pro, Premier, Canvas, Reel), bunlara Bedrock Playground ve API üzerinden nasıl erişileceğini ve çoklu aracılı bir demo uygulamasının nasıl kurulacağını öğrenin.

Apple’ın DCLM-7B büyük dil modeliyle başlayın; nasıl kurulacağını, kullanılacağını ve belirli görevler için nasıl ince ayar yapılacağını öğrenin.

Uyarlanabilir antrenman planlarıyla Bolt.new kullanarak bir spor salonu antrenman uygulamasını nasıl oluşturup yayımlayacağınızı öğrenin.

OpenAI kullanarak LLM'ler ve sohbet modelleriyle Python'da görevleri otomatikleştirmek için çok araçlı LangChain agent'ları oluşturma üzerine kapsamlı bir eğitim.

ArXiv Explorer MCP Sunucusunu Oluşturma, Test Etme ve Entegre Etme.

Metin, görsel, ses ve belgeleri anlayabilen; ayrıca Python kodu çalıştırabilen bir sohbet uygulaması geliştirin. AGI’ye daha yakın gerçek bir çok modlu uygulama.