Un tutorial de implementación paso a paso para construir flujos de trabajo de IA modulares utilizando Claude Sonnet 3.7 de Anthrope a través de API y Langgraph
En este tutorial, proporcionamos una callejero experiencia para la implementación Langgraphun situación de orquestación de IA de IA aerodinámico, basado en gráficos, integrado sin problemas con API Claude de Anthrope. A través de un código ejecutable detallado optimizado para Google Colab, los desarrolladores aprenden cómo construir y visualizar flujos de trabajo de IA como nodos […]
Tutorial de Fastapi-MCP para principiantes y expertos
¿Alguna vez te has opuesto con una situación en la que querías que tu chatbot use una utensilio y luego responda? Suena complicado, ¡verdad! Pero ahora, MCP (Protocolo de contexto del maniquí) Le ofrece una forma de integrar su LLM a herramientas externas fácilmente y el LLM podrá usar esas herramientas en todos los sentidos. […]
Tutorial para crear un agente de ciencias de datos: una implementación de código que utiliza el maniquí Gemini-2.0-Flash-Lite a través de Google API, Google.Generativeai, Pandas e Ipython.Splay para prospección de datos interactivos
En este tutorial, demostramos la integración del robusto pandas de la biblioteca de manipulación de datos de Python con las capacidades generativas avanzadas de Google Cloud a través del paquete Google.Generativeai y el maniquí Gemini Pro. Al configurar el entorno con las bibliotecas necesarias, configurar la secreto de la API de Google Cloud y servirse […]
Tutorial para ajustar Mistral 7B con Qlora usando Axolotl para un entrenamiento efectivo de LLM
En este tutorial, demostramos el flujo de trabajo para ajustar Mistral 7b usando Qlora con Ajolotemostrando cómo llevar la batuta bienes de GPU limitados mientras personaliza el maniquí para nuevas tareas. Instalaremos Axolotl, crearemos un pequeño conjunto de datos de ejemplo, configuraremos los hiperparámetros específicos de Lora, ejecutaremos el proceso de ajuste fino y probará […]