APPLICATION
打造自己的代码审查助手
你是否曾经想要拥有完全在本地机器上运行的 AI 代码审查器？在本教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 构建该工具。
PYTHON
LIBRARY
ComfyUI自定义节点数据类型
本文介绍ComfyUI自定义节点开发最重要的内置数据类型。你也可以定义自己的数据类型。
TOOL
ComfyUI工作流转Python代码
在这篇博文中，我们将向你展示如何将 ComfyUI 工作流转换为可执行 Python 代码，作为在生产中提供工作流的替代设计。
LIBRARY
vLLM 大模型本地推理库
vLLM 是一个开源项目，允许你进行 LLM 推理和服务。本文介绍如何配置和运行 vLLM 以在生产中提供开源大模型的推理服务。
LIBRARY
Docling 文档提取简明教程
Docling是IBM 深度搜索团队的 MIT 许可文档提取 Python 库，可轻松快速地解析文档并将其导出为所需格式。
APPLICATION
用AI设计REST API
自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，人工智能 (AI) 工具一直在科技界掀起波澜。这些工具的形式和功能差异很大，但其中有一个不变的点，那就是它们旨在改善用户的工作流程和效率。 但是，如果不了解这些工具的工作原理以及如何最好地与它们交互，那么有效使用这些工具可能会很困难。大多数这些工具——尤其是基于 OpenAI 的生成式预训练转换器 (GPT) 模型的工具。这些是大型语言模型 (LLM)，其工作方式基本上是接受输入提示并根据训练过的数据预测哪些文本最有可能遵循该提示。 OpenAI 的模型已经接受了大量数据的训练，包括软件工程、编码和系统设计信息。因此，使用这些模型构建的 AI 可以回答您在这些领域和许多其他领域中的问题。 基于 OpenAI Codex 模型的 GitHub Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工具被开发人员广泛用于帮助他们编写代码和解决技术问题。然而，由于上下文限制，这些工具在处理更大的软件设计挑战时存在局限性。 这正是 smol developer
DEEP LEARNING
开发第一个深度学习应用
我从事数据分析工作已经近十年了。我时不时地会使用机器学习技术从数据中获取见解，而且我习惯使用经典机器学习。 虽然我通过了一些关于神经网络和深度学习的 MOOC，但我从未在工作中使用过它们，而且这个领域对我来说似乎相当具有挑战性。我有这些偏见： * 你需要学习很多东西才能开始使用深度学习：数学、不同的框架（我至少听说过其中三个：PyTorch、TensorFlow 和 Keras）和网络架构。 * 需要大量数据集才能拟合模型。 * 如果没有强大的计算机（它们还必须有 Nvidia GPU），就不可能获得不错的结果，因此很难进行设置。 * 要启动和运行由机器学习驱动的服务，需要很多样板：你需要处理前端和后端。 我认为分析的主要目标是帮助产品团队根据数据做出正确的决策。如今，神经网络绝对可以改善我们的分析，即 NLP 有助于从文本中获得更多见解。因此，我决定再次尝试利用深度学习的力量会很有帮助。 这就是我开始学习 Fast.AI 课程的方式（该课程于 2022 年初更新，因此我认为自 TDS 上之前的评测以来内容已经发生了变化）。我意识到使用深度学习解决您的任务并不那么困难。
MODEL-ZOO
Phi-3-vision小模型OCR实测
本文展示了如何在感兴趣的文件图像上应用 Phi3 模型来提取身份证、驾驶执照或健康保险卡等文件的数据。