LLM Öğreticileri

LangChain ile FastAPI tabanlı bir RAG sistemini nasıl kurup dağıtacağınızı keşfedin. Async işleme, verimli API çağrıları ve belge getirme tekniklerini öğrenin.

Claude Skills’in, bu taşınabilir, bileşenlenebilir ve kod çalıştırılabilir modülleri, Claude uygulamaları ve API entegrasyonlarında üretkenliği artırmak için kullanıcıların ve geliştiricilerin nasıl özelleştirme yapmasına izin verdiğini öğrenin.

Kanca tabanlı otomasyonun nasıl çalıştığını öğrenin ve test, biçimlendirme ve bildirim alma gibi kodlama görevlerini otomatikleştirmek için Claude Code kancalarını kullanmaya başlayın.

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) ince ayarı, dil çevirisi, duygu analizi ve metin üretimi gibi görevlerde performanslarını nasıl geliştirir, öğrenin.

Qwen3-32B modelini bir saat içinde tıbbi akıl yürütme veri kümesi üzerinde ince ayarlamak için adım adım kılavuz.

Claude Code eklentilerine kapsamlı bir bakış. Uzantıları nasıl kuracağınızı, Skills ile MCP'ler arasında nasıl seçim yapacağınızı ve sıfırdan özel bir oturum günlüğü oluşturmayı keşfedin.

Claude’u GitHub ve Notion ile bağlamak için Anthropic’in Model Context Protocol’ünü kullanarak bir MCP sunucusunu nasıl kuracağınızı öğrenin.

Abartının ötesine geçin. LLM kıyaslamalarını yorumlamayı, açık lider tablolarını gezinmeyi ve kendi değerlendirmelerinizi çalıştırarak ihtiyaçlarınıza en uygun yapay zekâ modellerini bulmayı öğrenin.

LM Studio kullanarak LLM’leri yerel olarak nasıl kurup çalıştıracağınızı keşfedin. Verilerinizi gizli tutun, yerleşik RAG ile belgelerle sohbet edin ve yerel bir API kurun.

GLM 5.1’i H100 GPU üzerinde llama.cpp ile yerelde çalıştırmayı, test etmeyi, WebUI’ı kullanmayı ve Claude Code’u entegre etmeyi öğrenin.