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Adoptez des outils 真實應用 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

真實應用

  • Cours pratique enseignant la création d'agents IA autonomes avec Hugging Face Transformers, APIs et intégration d'outils personnalisés.
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    Qu'est-ce que Hugging Face Agents Course ?
    Le cours Hugging Face Agents est un parcours d'apprentissage complet qui guide les utilisateurs dans la conception, la mise en œuvre et le déploiement d'agents IA autonomes. Il comprend des exemples de code pour chaîner des modèles linguistiques, intégrer des API externes, créer des prompts personnalisés et évaluer les décisions des agents. Les participants construisent des agents pour des tâches telles que la question-réponse, l'analyse de données et l'automatisation de flux de travail, acquérant une expérience pratique avec Hugging Face Transformers, l'API Agent et les notebooks Jupyter pour accélérer le développement IA en situation réelle.
    Fonctionnalités principales de Hugging Face Agents Course
    • Notebooks d'exemples pour la construction d'agents autonomes
    • API Agent pour chaîner et gérer l'état
    • Intégration avec des outils et API externes
    • Modèles et bonnes pratiques pour l'ingénierie de prompts
    • Scripts d'évaluation pour surveiller la performance
  • Un cours pratique enseignant aux développeurs comment créer des agents IA utilisant LangChain pour l'automatisation des tâches, la récupération de documents et les flux de travail conversationnels.
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    Qu'est-ce que Agents Course by Justinvarghese511 ?
    Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.
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