LLM Öğreticileri

Muse Spark 1.3’ü Muse Code ve Meta Model API’de kurun, contributor ve standart kademeler arasında seçim yapın ve Meta’nın verimlilik iddiaları tutuyor mu görün.

OpenAI API üzerinden GPT-6 Astra'yı kullanarak async araçlar, akıl yürütme kontrolleri, Yapılandırılmış Çıktılar ve maliyet takibiyle bir Python sürüm kontrol ajanı oluşturun; ardından bilgisayar kullanımı ve yönlendirmeyi test edin.

Python’da Gemini 3.8 Flash API’yi kullanmayı öğrenin: Interactions API kurulumu, thinking_level ayarı, PDF’ten JSON’a çıkarım ve kodla fonksiyon çağırma.

Anthropic’in en yeni amiral gemisi modelini kullanarak, bir değişikliği planlamadan önce bir Flask deposunu okuyan bir Python aracısı oluşturmayı öğrenin. İlerleme güncellemeleri, salt-okunur dosya araçları ve maliyet kontrolleri ekleyin.

Qwen3.8-Flash-Next GGUF'u bir RTX PRO 6000 üzerinde llama.cpp ile yerelde çalıştırmayı ve ardından tamamen yerel bir aracısal kodlama kurulumu için OpenCode'a bağlamayı öğrenin.

Anthropic'in Claude Code aracını, Supabase Python kütüphanesini kullanan pratik bir örnek üzerinden yazılım geliştirme iş akışlarını iyileştirmek için nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Anthropic'in Claude Code içindeki Fable 5 modeline yakından bakış: tek seferde derleme, güvenlik reddileri ve Opus'a geri dönüşü, ayrıca ne zaman kullanılacağı.

Microsoft VibeASR.cpp kullanarak CPU üzerinde yerelde hızlı, doğru ve çok dilli konuşmadan metne dönüştürmeyi; dosya deşifre etmeyi, gerçek zamanlı akışı ve Windows, Linux ve macOS'ta Gradio web arayüzünü nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.

En yeni DeepSeek V4 Flash modelini Unsloth Studio ile çoklu GPU kurulumunda çalıştırın, OpenCode’a bağlayın ve yerel bir yapay zekâ kodlama aracısıyla etkileşimli bir hisse senedi analizi web sitesi oluşturun.

Unsloth, LoRA, Hugging Face ve RunPod H100 GPU kullanarak PubMedQA üzerinde biyomedikal soru-cevap için DiffusionGemma 26B-A4B modeline nasıl ince ayar yapılacağını öğrenin.

Claude Code varsayılan olarak ücretsiz değildir. Tüm alternatif yolları, tam kurulum komutlarıyla ve her birinin orijinalden neleri feda ettiğine dair dürüst bir anlatımla öğrenin.

Gemma 4 12B QAT'ı yerelde llama.cpp ile çalıştırın ve Kantizasyona Duyarlı Eğitimin 4 bit GGUF çıkarımını nasıl iyileştirdiğini, VRAM kullanımını azalttığını, hızı artırdığını ve tüketici GPU’larında yerel yapay zekâyı daha kararlı hale getirdiğini görün.