Context Parallel și Ring Attention: cum antrenezi modele pe secvențe foarte lungi împărțind contextul între GPU-uri
Află cum funcționează Context Parallel și Ring Attention pentru antrenarea modelelor AI pe secvențe foarte lungi,…
Cum deployezi un LLM cu vLLM: continuous batching, PagedAttention, KV cache și speculative decoding
Ghid practic pentru deploy de LLM cu vLLM: cum funcționează continuous batching, PagedAttention, KV cache, prefix…
Cum previi Excessive Agency în agenții autonomi: limite de tranzacție, aprobări, rate limits și separarea rolurilor
Află cum previi Excessive Agency în agenții autonomi prin limite de tranzacție, aprobări umane, rate limits…
LoRA adapters în producție: cum încarci mai multe specializări peste același model de bază
Află cum folosești LoRA adapters în producție peste același model de bază, ce suport există în…
Cum construiești un dataset sintetic pentru fine-tuning: generare, deduplicare, filtrarea răspunsurilor slabe și controlul contaminării
Ghid practic despre cum construiești un dataset sintetic pentru fine-tuning: cum generezi exemple utile, elimini duplicatele,…
Cum aliniezi un model cu DPO: construirea perechilor chosen–rejected și antrenarea pe preferințe
Află cum funcționează DPO, cum construiești perechi chosen-rejected și ce trebuie să verifici când antrenezi un…
Tool calling cu privilegii minime: cum securizezi un AI avansat fără să-i blochezi utilitatea
Află ce înseamnă tool calling cu privilegii minime în sistemele AI avansate și cum reduc sandboxing-ul,…
Fine-tuning QLoRA pe un model open-source: cum pregătești datasetul, antrenezi adaptorul PEFT și evaluezi rezultatele
Ghid practic despre fine-tuning QLoRA pe modele open-source: pregătirea datasetului, configurarea PEFT LoRA, antrenarea adaptorului și…
Cum faci testare A/B pentru prompturi și modele AI: dataset fix, randomizare și alegerea corectă a variantei câștigătoare
Află cum compari corect două prompturi sau două modele AI cu dataset fix, randomizare, metrici clare…
Observabilitate completă pentru agenți AI: cum urmărești prompturile, tool call-urile, latența, erorile și costurile
Află cum construiești observabilitate completă pentru agenți AI: tracing pentru prompturi, tool call-uri, latență, erori, tokeni…
Model routing inteligent: cum alegi automat modelul AI după dificultate, cost, latență și risc
Află cum funcționează model routing inteligent și cum alegi automat modelul AI potrivit după dificultate, cost,…
LLM-as-a-Judge fără rezultate înșelătoare: calibrare, evaluatori multipli și acord între modele
Află cum folosești corect LLM-as-a-Judge: calibrare pe exemple etichetate, evaluatori multipli, verificarea acordului și limitele reale…
Te-ar putea interesa si:
fanotify în Linux: monitorizare defensivă a accesului la fișiere
Cum folosești fanotify pentru monitorizarea accesului la fișiere…
MFA fatigue și push bombing: cum îți protejezi conturile cu number matching, limite și alerte de autentificare
Află cum reduci riscul de MFA fatigue și…
Marketing Mix Modeling pentru IMM-uri: cum legi bugetele, sezonalitatea și vânzările fără capcana ultimului click
Cum pot IMM-urile să folosească Marketing Mix Modeling…
Reward Model pentru preference learning: cum antrenezi și calibrezi un evaluator chosen–rejected
Tutorial despre antrenarea și calibrarea unui reward model…
page_owner în Linux: cum vezi cine a alocat paginile care nu mai pot fi recuperate
Ghid avansat despre page_owner în Linux: cum investighezi…
Partenerii Nostrii:
