
Herordenen met embeddingmodellen
Een Python-code voor het herordenen van RAG
Een Python-code voor het herordenen van RAG
Inclusief stagemilieus en productiemilieus
Wanneer je een Flutter project met AWS Amplify backend hebt gemaakt, is de volgende stap om het te implementeren. Hier is hoe je Flutter project implementeert op AWS Amplify hosting
AWS Amplify met ondersteuning voor Flutter
Een quickstart - hoe om een Flutter fullstack project op AWS Amplify platform aan te maken.
Innovatief nieuw AI-model om afbeeldingen te genereren op basis van tekst
Recentie Black Forest Labs heeft een set van tekst-naar-afbeelding AI-modellen gepubliceerd. Deze modellen worden gezegd te hebben veel hogere uitvoerkwaliteit. Laten we ze uitproberen
Een vergelijking van twee zelfgehoste AI zoekmachines
Prachtige voedsel is ook een genot voor de ogen. Maar in dit bericht vergelijken we twee AI-gebaseerde zoeksystemen, Farfalle en Perplexica.
Welke taal gebruiken voor AWS Lambda?
We kunnen een lambda functie schrijven voor implementatie in AWS in verschillende talen. Laat ons de prestaties vergelijken van (bijna lege) functies geschreven in JavaScript, Python en Golang…
Een copilot-stijl service lokaal uitvoeren? Eenvoudig!
Dat is zeer opwindend! In plaats van copilot of perplexity.ai aan te roepen en aan het hele wereldje te vertellen wat je zoekt, kan je nu een soortgelijk dienst op je eigen PC of laptop hosten!
Niet zo veel om uit te kiezen, maar toch...
Toen ik begon met het experimenteren met LLMs waren de UIs voor hen actief in ontwikkeling en nu zijn sommige van hen echt goed.
Testen van het detecteren van logische fouten
Onlangs hebben we meerdere nieuwe LLMs gezien die zijn vrijgegeven. Opwindende tijden. Laten we testen en zien hoe ze presteren bij het detecteren van logische fouten.
Een beetje experimenteren vereist maar
Er zijn nog steeds enkele veelvoorkomende aanpakken om goede prompts te schrijven, zodat LLM’s niet in de war raken bij het begrijpen van wat je van hen wilt.
Synchroniseren van bladwijzers over de laptops & browsers?
Ik heb verschillende tools geprobeerd en ben tot de conclusie gekomen dat ik floccus het meest leuk vind.
Vaak gebruikte stukjes Python-code
Soms heb ik dit nodig, maar kan het niet direct vinden.
Dus houd ik ze allemaal hier.
Labelen en training vereist wat lijmwerk
Toen ik object detectie AI optraaide enige tijd geleden - was LabelImg een zeer nuttig hulpmiddel, maar de export van Label Studio naar COCO formaat werd niet geaccepteerd door de MMDetection framework…
8 llama3 (Meta+) en 5 phi3 (Microsoft) LLM-versies
Testing hoe modellen met verschillende aantal parameters en quantisatie zich gedragen.
Ollama LLM-modelbestanden nemen veel ruimte in beslag
Na het installeren van ollama is het beter om ollama direct opnieuw in te stellen om ze op te slaan in een nieuwe locatie. Zo krijgen we nieuwe modellen niet gedownload naar de oude locatie.