Решения 真實應用 для эффективности

Откройте надежные и мощные 真實應用 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

真實應用

  • Практический курс обучения созданию автономных AI-агентов с использованием Hugging Face Transformers, API и пользовательских инструментов.
    0
    1
    Что такое Hugging Face Agents Course?
    Курс Hugging Face Agents — это всеобъемлющий учебный путь, который проводит пользователей через проектирование, реализацию и развертывание автономных AI-агентов. Включает примеры кода для объединения языковых моделей, интеграции внешних API, создания пользовательских подсказок и оценки решений агентов. Участники создают агентов для задач, таких как вопрос-ответ, анализ данных и автоматизация рабочих процессов, приобретая практический опыт работы с Hugging Face Transformers, API агентов и ноутбуками Jupyter для ускорения разработки AI в реальных условиях.
    Основные функции Hugging Face Agents Course
    • Примеры ноутбуков для создания автономных агентов
    • API агентов для объединения и управления состоянием
    • Интеграция с внешними инструментами и API
    • Шаблоны и лучшие практики по инженерии подсказок
    • Скрипты для оценки производительности
  • Практический курс, обучающий разработчиков создавать AI-агентов с использованием LangChain для автоматизации задач, поиска документов и разговорных рабочих процессов.
    0
    0
    Что такое Agents Course by Justinvarghese511?
    Курс Agents от Justinvarghese511 — структурированная обучающая программа, которая дает разработчикам навыки проектирования, реализации и развертывания AI-агентов. Через пошаговые руководства участники учатся проектировать потоки решений агентов, интегрировать внешние API и управлять контекстом и памятью. В курс входят образцы кода, блокноты Jupyter и практические упражнения по созданию агентов, автоматизирующих извлечение данных, отвечающих в разговоре и выполняющих многоступенчатые задачи. В конце у участников будет портфолио работающих проектов AI-агентов и лучших практик для их размещения в производственной среде.
Рекомендуемые