केवल अपने CPU का उपयोग खरोंच से एक 25M-पैरामीटर LLM बनाएँ और ट्रेन
एक ट्यूटोरियल इमारत, पूर्व प्रशिक्षण और fine-tuning को दिखाता है CPU पर 25M-पैरामीटर LLM, जिसमें वास्तुकला, हानि और reinforcement learning शामिल हैं।
ट्यूटोरियल
एआई के साथ वास्तविक कार्यों को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएँ: सेट अप करें, काम करें, फंसी से बचें।
Jev AI डेवलपर गाइडः router के साथ एक आत्मविश्वास-गेटेड टिकट बनाना
एक गाइड मानचित्र विकल्प, स्कोर, नोल प्रश्न, सटीक तार प्रारूपों, टाइपसेफ सीमाओं और विश्वास-गेटेड Python रूटिंग के लिए मॉडल अनिश्चितता।
MCP के माध्यम से AI एजेंटों को वर्डप्रेस साइट कनेक्ट करते समय हमने जो सुधार किए हैं वे यहां दिए गए हैं।
MCP Adapter 0.6.1 परीक्षणों से श्रेणियों, योजनाओं, लिखने की सीमा और सुरक्षा जांच के लिए फिक्स का पता चलता है AI एजेंट लाइव वर्डप्रेस साइट्स को छूते हैं।
CLIP और ChromaDB का उपयोग करके ग्राउंड अप से एक कला अनुशंसाकर्ता बनाना
कला छवियों को CLIP embeddings में परिवर्तित करने और उन्हें अनुशंसा प्रणाली में सिमेंटिक समानता खोज के लिए क्रोमाडीबी में संग्रहीत करने का एक गाइड।
सिमेंटिक कैश: एक ऐसी प्रणाली में प्रतिक्रियाओं का पुनर्चक्रण जो कभी भी खुद को दोहराता नहीं है
समानता-कुंजीकृत कैशिंग हिट दरों को बढ़ाता है लेकिन गलत उत्तर वापस कर सकता है. इसे दोहराए जाने वाले प्रश्नों के लिए उपयोग करें और वास्तविक ट्रैफ़िक से सीमाओं को ट्यून करें।
94% द्वारा डेटा खपत को कम करते हुए drone के इरादों को डिकोड करने के लिए एक क्लाउड कैसे सक्षम करें
PyTorch वर्ल्ड मॉडल ट्यूटोरियल drone और क्लाउड के बीच एक छोटा AI मॉडल साझा करता है, जो एज रोबोटिक्स के लिए डेटा उपयोग को 94% तक कम करने के लिए राज्य का सिंक्रनाइज़ेशन करता है।
Jev का उपयोग कर एक किफायती और भरोसेमंद मॉडल router बनाना
यह मार्गदर्शिका बताती है कि क्यों मॉडल रूटिंग एक देर से चरण के बजाय प्रारंभिक वास्तुकला निर्णय होना चाहिए। इसमें सस्ते, विश्वसनीय router का निर्माण करने के लिए एक व्यावहारिक चेकलिस्ट की रूपरेखा दी गई …
AI Agents के लिए Control Plane का निर्माण करने के लिए एक गाइड
एक नियंत्रण विमान AI एजेंटों को स्कोप किए गए उपकरणों, जोखिम नियमों, अनुमोदन, सीमाओं, लॉग्स, परीक्षण और आवधिक नीति समीक्षा के माध्यम से सुरक्षित, सीमित कार्रवाई देता है।
AI एजेंट अवलोकनशीलता को समझनाः लॉगिंग, ट्रेसिंग और डिबगिंग के लिए एक गाइड
ट्रेस वाटरफॉल गाइड बहु-चरण कार्यप्रवाहों में क्रम, समय, पदानुक्रम, अंतराल और विफलताओं को प्रकट करता है, जिससे AI एजेंट डिबगिंग तेज हो जाती है।
ग्राफ- RAG में समसामयिक तर्क को एकीकृत करना: तथ्यों की ताजाता और अप्रचलन की निगरानी
यह मार्गदर्शिका वर्तमान तथ्यों को प्राथमिकता देने और पुराने दावों को चिह्नित करने के लिए टाइमस्टैम्प, वैधता नियमों और स्कोरिंग का उपयोग करके ग्राफ- RAG में समय तर्क जोड़ती है।
Gemini और सीबोर्न का उपयोग करके आरएसएस फ़ीड से वित्तीय बाजार की भावना का विश्लेषण करना
Gemini प्लस Pydantic वित्तीय आरएसएस को संरचित भावना में बदल देता है, जिसे सीबोर्न के साथ विज़ुअलाइज किया जाता है; परिणाम केवल 40% कीवर्ड स्कोरिंग के साथ सहमति दिखाते हैं।
Anthropic s फ्रंटियर रेड टीम का हवाला देते हुए
Anthropic Frontier Red Team: GLM - 5.3 और Claude Mythos Preview को 100 द्विआधारी कार्यों पर 4% और 6% नियंत्रण-प्रवाह अपहरण मिला; पहले के मॉडल ने शून्य स्कोर किया।
AI एजेंटों के लिए आर्किटेक्चरल गार्डरेल्स का निर्माणः एक डिजाइन गाइड
गार्डरेल्स डेटा इंजीनियरों को उपकरण अनुमतियों, सत्यापन, अनुमोदन, अवलोकन और रोलबैक के माध्यम से AI एजेंट पाइपलाइन सुरक्षित बनाने में मदद करते हैं।
दीर्घ क्षितिज एजेंटों के लिए सुसंगतता-अनुकूली ग्राफ
एसीजी एक ग्राफ में एजेंट निष्पादन साक्ष्य संग्रहीत करता है, प्रासंगिक संदर्भ का चयन करता है और लंबी क्षितिज कार्यों पर जीपीटी-5.6-लुना की सफलता को बढ़ाता है।
Jev: एक AI मॉडल जो पाठ उत्पन्न करने के बजाय निर्णय लेता है अवधारणा से उत्पादन तक की पूरी गाइड
यह गाइड निर्णय-केंद्रित AI मॉडल की समीक्षा करता है, Jev को TypeSafe AI System One से जोड़ता है और नोट करता है कि डेवलपर्स को उत्पादन के लिए क्या सत्यापित करना चाहिए।
अपने स्वयं के AI सुरक्षा एजेंट का निर्माण करने के लिए एक चरण-दर-चरण गाइड
एक 148 लाइन Python पूर्व उड़ान स्कैन के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका जो AI एजेंटों को किसी परियोजना तक पहुंचने से पहले रहस्य और इंजेक्शन जोखिम की जांच करती है।
कैसे एक खुला LLM का उपयोग कर अपने स्वयं के जेईवी मॉडल बनाने के लिए
एक वर्गीकरणकर्ता के लिए अपने एलएम सिर को स्वैप करके छोटे Qwen LLM को अनुकूलित करें, कम विलंबता और सरल तैनाती के साथ तेजी से एकल-पास लेबल भविष्यवाणी सक्षम करना
नए Claude प्रमाणित डेवलपर फाउंडेशन कोर्स के माध्यम से AI एजेंटों की क्षमता का पता लगाएं
Andrew Brown का 8 घंटे का freeCodeCamp कोर्स सीसीडीवी-एफ प्रमाणीकरण के लिए Claude APIs, MCP , prompt engineering , सुरक्षा और एजेंटिक वर्कफ़्लो सिखाता है।
Python -आधारित शिक्षण रोडमैप के लिए LLM अनुप्रयोग विकास
LLM apps के लिए एक Python रोडमैप: APIs को कॉल करें, क्राफ्ट प्रॉम्प्ट्स जोड़ें, RAG बनाएं, एजेंट बनाएँ और विश्वसनीयता, सुरक्षा और लागत का प्रबंधन करते हुए MCP का उपयोग करें।
Ollama के साथ आरंभ करने के लिए एक शुरुआती गाइड।
यह गाइड बताता है कि कैसे डेवलपर्स Ollama का उपयोग कर सकते हैं स्थानीय large language models को चलाने के लिए Python परियोजनाओं में। इसमें Ollama , खींचने वाले मॉडल और चैट और टेक्स्ट जनरेशन के लिए Ollam…