TorBT - Torrents and Magnet Links Search Engine
Latest Searches: abp-919, elena+koshka+blind+date, mame mame, rubik, piyo, 不良, spiderman, japan, endgame, denstinon

LLM Driven Development

Magnet Download Download Torrent
File Name
Size
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/ссылки .txt
34 B
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/ссылки .txt
35 B
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/ссылки .txt
37 B
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/ссылки .txt
42 B
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/ссылки .txt
51 B
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/ссылки .txt
55 B
28 Выбор темы и организация проектной работы/ссылки .txt
119 B
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/ссылки .txt
169 B
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/ссылки .txt
281 B
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/main.py
643 B
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/Dockerfile
1.1 kB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/utils.py
1.7 kB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/install.sh
1.8 kB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_basic.py
2.2 kB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/RAG_graph.py
4.9 kB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/ДЗ .txt
5.6 kB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/test_gpt .ipynb
5.9 kB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/monitorings .ipynb
8.4 kB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/langgraph_demo.py
9.7 kB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/Metrics .ipynb
14 kB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/hw1_attention_visualization .ipynb
16 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student_version .ipynb
22 kB
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/LLm11 .zip
24 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/hw2_student .ipynb
27 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/parsing .ipynb
29 kB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/Archive .zip
45 kB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/llm-ops-workshop-main .zip
46 kB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/Archive .zip
54 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/numpy .ipynb
59 kB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/1 NLP_NER_lib_ru_eng .ipynb
64 kB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/detailed_llm_security_guide .md
68 kB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/Langchain .ipynb
106 kB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/LoRA_summarization_public .ipynb
159 kB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/Prompt_engineering .ipynb
170 kB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Contrastive_fine_tuning_TinyLlama .ipynb
181 kB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/vectors .ipynb
182 kB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/vllm .ipynb
202 kB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/2 NLP_NER_BERT_for_sequence_labeling .ipynb
228 kB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/hf_prompt_tuning .ipynb
316 kB
28 Выбор темы и организация проектной работы/Домашнее задание .pdf
320 kB
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/weight_reducing_for_llm .ipynb
326 kB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/Домашнее задание .pdf
333 kB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/Домашнее задание .pdf
336 kB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/Домашнее задание .pdf
337 kB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/Домашнее задание .pdf
339 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/Домашнее задание .pdf
340 kB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/Домашнее задание .pdf
359 kB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/Домашнее задание .pdf
364 kB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/Домашнее задание .pdf
383 kB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/Домашнее задание .pdf
411 kB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/Домашнее задание .pdf
439 kB
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/tokenizers .ipynb
447 kB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_for_BERT .ipynb
485 kB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/LLM_localisation .ipynb
493 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/template .ipynb
560 kB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/pandas .ipynb
871 kB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/Shap_and_LIME_TinyLlama .ipynb
1.1 MB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/LLM13 .ipynb
1.3 MB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/слайды .pdf
1.3 MB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/слайды .pdf
1.4 MB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/слайды .pdf
1.5 MB
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/слайды .pdf
1.6 MB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/слайды .pdf
1.6 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/слайды .pdf
1.7 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/A Survey of Efficient LLM Inference Serving .pdf
1.7 MB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/слайды .pdf
1.7 MB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/слайды .pdf
2.0 MB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/слайды .pdf
2.0 MB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/слайды .pdf
2.0 MB
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/cлайды .pdf
2.1 MB
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/слайды .pdf
2.2 MB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/слайды .pdf
2.4 MB
23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/слайды .pdf
2.6 MB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/слайды .pdf
2.7 MB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/слайды .pdf
2.9 MB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/слайды .pdf
3.1 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_chat_bot .ipynb
3.1 MB
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/слайды .pdf
3.3 MB
05 Q and A-сессия/слайды .pdf
3.5 MB
02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/LLM12 .ipynb
4.0 MB
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/слайды .pdf
5.5 MB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/слайды .pdf
5.9 MB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/слайды .pdf
6.7 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/LLM_22_LMV_huggingface .ipynb
8.2 MB
28 Выбор темы и организация проектной работы/Шаблон защиты проектов для студентов .pptx
16 MB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/Семантический_поиск_и_мультимодальность .pptx
21 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/слайды .pdf
26 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/llm_ops_workshop .zip
92 MB
28 Выбор темы и организация проектной работы/лекция .mp4
206 MB
06 Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)/лекция .mp4
357 MB
11 Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)/лекция .mp4
360 MB
05 Q and A-сессия/лекция .mp4
368 MB
15 Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)/лекция .mp4
385 MB
14 Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse/лекция .mp4
402 MB
29 Консультация по проектам и домашним заданиям/лекция .mp4
403 MB
13 Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)/лекция .mp4
404 MB
08 Принципы LLMOps, автоматизация развертывания/лекция .mp4
406 MB
18 Локальное использование LLM (CPU, GPU), оптимизация/лекция .mp4
415 MB
22 Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)/лекция .mp4
418 MB
16 Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)/лекция .mp4
423 MB
27 Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)/лекция .mp4
426 MB
12 Токенизация, контекстные окна, test time scaling/лекция .mp4
438 MB
09 Оптимизация и поддержка LLM/лекция .mp4
441 MB
24 Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)/лекция .mp4
442 MB
10 CICD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)/лекция .mp4
445 MB
26 Семантический поиск и мультимодальность (текст и изображение, аудио)/лекция .mp4
449 MB
02 Token Embedding, позиционные вектора и QKV/лекция .mp4
458 MB
17 Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM/лекция .mp4
462 MB
21 Основы RAG, онтологические графы, LangGraph/лекция .mp4
500 MB
04 Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)/лекция .mp4
512 MB
20 Автоматизация тестирования LLM, CICD жизненного цикла/лекция .mp4
552 MB
31 Подведение итогов курса/лекция .mp4
607 MB
01 Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)/лекция .mp4
610 MB
03 Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)/лекция .mp4
634 MB
19 Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений/лекция .mp4
635 MB
23 Архитектуры AI-приложений, профилирование inference/лекция .mp4
662 MB
25 Сжатие моделей квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning/лекция .mp4
819 MB
07 Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM/лекция .mp4
1002 MB
30 Защита проектных работ/лекция .mp4
1.6 GB