
एम्बेडिंग मॉडल के साथ पुनर्क्रमित करना
एक पायथन कोड जो RAG के पुनर्रैंकिंग को दर्शाता है
एक पायथन कोड जो RAG के पुनर्रैंकिंग को दर्शाता है
स्टेजिंग और प्रोडक्शन वातावरणों को शामिल करें
जब आपने Flutter प्रोजेक्ट के साथ AWS Amplify बैकएंड बनाया, तो अगला कदम इसे डिप्लॉइ करना है।
यहाँ देखें कैसे Flutter प्रोजेक्ट को AWS Amplify होस्टिंग पर डिप्लॉइ करें
एएव्वी एम्पलाईफ़ी फ्लटर समर्थन के साथ
एक क्विकस्टार्ट - कैसे बनाएं फ्लूटर फुलस्टैक प्रोजेक्ट एवं एवीएस एम्पलाइफ़ि एवं एवीएस एम्पलाइफ़ि प्लेटफॉर्म पर।
अद्भुत नई AI मॉडल पाठ से चित्र उत्पन्न करने के लिए
हाल ही में ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने एक सेट
टेक्स्ट-टू-इमेज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का प्रकाशन किया है।
इन मॉडलों के उत्पादन गुणवत्ता बहुत अधिक है।
इन्हें आज़माएं
दो स्व-होस्ट किए गए AI खोज इंजन की तुलना
अद्भुत खाद्य पदार्थ आपके आंखों के लिए भी आनंद है।
लेकिन इस पोस्ट में हम दो AI आधारित खोज प्रणालियों, Farfalle और Perplexica की तुलना करेंगे।
एएव्वाई लैंब्डा के लिए कौन सी भाषा उपयोग करें?
हम एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन को एवीएस डिप्लॉयमेंट के लिए कई भाषाओं में लिख सकते हैं।
चलिए जावास्क्रिप्ट, पायथन और गोलैंग में लिखे गए (लगभग खाली) फ़ंक्शन के प्रदर्शन की तुलना करते हैं…
क्या आपलोग लॉकल में Copilot-स्टाइल सर्विस चलाना चाहते हैं? बहुत आसान!
यह बहुत दिलचस्प है! ऐसे कोपाइलट (copilot) या पर्फ़्लेक्सिटी.एआई (perplexity.ai) जैसे सेवाओं को नामकरण देते हुए, और दुनिया को बताते हुए आप क्या चाहते हैं, आप अब इस प्रकार की सेवाओं को खुद के पीसी (PC) या लैपटॉप (laptop) पर आज़माई कर सकते हैं!
तार्किक भ्रम पता करना पर परीक्षण
हाल ही में हमने कई नए LLMs के रिलीज को देखा है।
उत्साहजनक समय है।
चलिए टेस्ट करें और देखें कि वे तार्किक गलतियों के पता लगाने में कैसे प्रदर्शन करते हैं।
कुछ कम विकल्प हैं लेकिन फिर भी....
जब मैंने LLMs के साथ प्रयोग शुरू किया तो उनके UIs गतिशील विकास में थे और अब कुछ बहुत अच्छे हैं।
कुछ प्रयोग की आवश्यकता है लेकिन
अभी भी कुछ सामान्य दृष्टिकोण हैं जिनके द्वारा अच्छे प्रॉम्प्ट लिखे जा सकते हैं ताकि LLM को आपके द्वारा चाहे वाले कार्य को समझने में भ्रमित न हो।
लैपटॉप और ब्राउज़र्स के बीच बुकमार्क सिंक करना?
मैंने अलग-अलग उपकरणों का उपयोग करके अपने अनुभव से निष्कर्ष निकाला है कि मुझे floccus सबसे अच्छा लगता है।
अक्सर आवश्यक पायथन कोड के टुकड़े
कभी-कभी इनकी आवश्यकता होती है लेकिन तुरंत नहीं मिलते।
इसलिए मैं उन्हें यहां रखता हूं।
लेबलिंग और ट्रेनिंग में कुछ चिपकाना आवश्यक है
जब मैं object detector AI का ट्रेन कर रहा था कुछ समय पहले - LabelImg एक बहुत सहायक टूल था, लेकिन Label Studio से COCO फॉर्मेट में एक्सपोर्ट MMDetection फ्रेमवर्क द्वारा स्वीकृत नहीं था।
8 llama3 (Meta+) and 5 phi3 (Microsoft) LLM versions
Please see the English page version.
ओलामा एलईएम मॉडल फ़ाइलें काफ़ी स्पेस लेती हैं
इंस्टॉल करने के बाद ओलामा को तुरंत नए स्थान पर संगठित करना बेहतर होगा, ताकि नए मॉडल खींचे जाने के बाद वे पुराने स्थान पर डाउनलोड न हों।