Athrun Data Intelligence

Menú
Contáctanos

Etiqueta: implementación

Una implementación del puente de contexto de IWE como un representación de conocimiento impulsado por IA con Agentic RAG, llamadas a funciones OpenAI y itinerario de gráficos

En este tutorial, implementamos IWE: un sistema de dirección de conocimiento personal de código destapado impulsado por Rust que negociación las notas de rebajas como un representación de conocimiento navegable. Donado que IWE es una utensilio CLI/LSP diseñada para editores locales. Construimos una saco de conocimientos realista para desarrolladores desde cero, conectamos enlaces wiki y […]

Una implementación de codificación que muestra la orquestación de enjambre multiagente de ClawTeam con llamadas a funciones OpenAI

SWARM_TOOLS = ( { «type»: «function», «function»: { «name»: «task_update», «description»: «Update the status of a task. Use ‘in_progress’ when starting, ‘completed’ when done.», «parameters»: { «type»: «object», «properties»: { «task_id»: {«type»: «string», «description»: «The task ID»}, «status»: {«type»: «string», «enum»: («in_progress», «completed», «failed»)}, «result»: {«type»: «string», «description»: «Result or output of the task»}, }, […]

Acelere la implementación personalizada de LLM: ajuste con Oumi e implemente en Amazon Bedrock

Esta publicación está coescrita por David Stewart y Matthew Persons de Oumi. El ajuste de los modelos de lenguajes grandes (LLM) de código franco a menudo se estanca entre la experimentación y la producción. Las configuraciones de capacitación, la mandato de artefactos y la implementación escalable requieren herramientas diferentes, lo que crea fricciones al acontecer […]

Google rejón TensorFlow 2.21 y LiteRT: rendimiento de GPU más rápido, nueva precipitación de NPU y actualizaciones perfectas de implementación de PyTorch Edge

Google ha resuelto oficialmente TensorFlow 2.21. La puesta al día más importante de esta lectura es la medición de LiteRT de su etapa de paisaje previa a una pila completamente directorio para producción. En el futuro, LiteRT sirve como ámbito de inferencia universal en el dispositivo, reemplazando oficialmente a TensorFlow Lite (TFLite). Esta puesta al […]

Una implementación de codificación para crear una canalización unificada de Apache Beam que demuestra el procesamiento por lotes y transmisiones con ventanas de tiempo de eventos mediante DirectRunner

En este tutorial, demostramos cómo construir un unificado Haz Apache canalización que funciona a la perfección tanto en modo por lotes como en modo secuencial utilizando DirectRunner. Generamos datos sintéticos que tienen en cuenta la hora del evento y aplicamos ventanas fijas con activadores y retrasos permitidos para demostrar cómo Apache Beam maneja consistentemente eventos […]

Una implementación de codificación para la creación de gráficos de conocimiento autoorganizados de Zettelkasten y mecanismos de consolidación del sueño

En este tutorial, nos sumergimos en la vanguardia de la IA agente mediante la construcción de un sistema de memoria «Zettelkasten», una bloque «viva» que organiza la información de guisa muy similar al cerebro humano. Vamos más allá de los métodos de recuperación habitual para construir un claro de conocimiento dinámico en el que un […]

Una implementación de codificación para un ámbito de IA agente que realiza disección de letras, vivientes de hipótesis, planificación real, simulación e informes científicos

En este tutorial, construimos paso a paso un agente de descubrimiento sabio completo y experimentamos cómo cada componente trabaja en conjunto para formar un flujo de trabajo de investigación coherente. Comenzamos cargando nuestro corpus de letras, construyendo módulos de recuperación y LLM, y luego ensamblando agentes que buscan artículos, generan hipótesis, diseñan experimentos y producen […]

Implementación sin servidor para sus modelos de Amazon SageMaker Canvas

La implementación de modelos de educación mecánico (ML) en producción a menudo puede ser una tarea compleja y que requiere muchos capital, especialmente para clientes sin experiencia profunda en ML y DevOps. Muro de Amazon SageMaker simplifica la creación de modelos al ofrecer una interfaz sin código, por lo que puede crear modelos de educación […]