• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith скачать в хорошем качестве

Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Building Context-Aware Reasoning Applications with LangChain and LangSmith

How can companies best build useful and differentiated applications on top of language models? Many of the products and companies built do this by providing the relevant context to LLMs and asking it to reason appropriately. In this talk, Harrison will discuss the different types of context you should be aware of, the different levels of cognitive architectures that are emerging, and how LangChain and LangSmith are built to help with this journey. In this session, Harrison will walk through common problems in evaluating context-aware reasoning applications. He will then talk about how LangSmith - a platform for managing these types of applications - helps address some of these issues, as well as other practical techniques you can implement to tackle this. Find the slide deck here: https://drive.google.com/file/d/10SUW... About Harrison: Harrison Chase is the co-founder and CEO of LangChain, a company formed around the open-source Python/Typescript packages that aim to make it easy to develop Language Model applications. Prior to starting LangChain, he led the ML team at Robust Intelligence (an MLOps company focused on testing and validation of machine learning models), led the entity linking team at Kensho (a fintech startup), and studied stats and CS at Harvard. --- About Anyscale --- Anyscale is the AI Application Platform for developing, running, and scaling AI. https://www.anyscale.com/ If you're interested in a managed Ray service, check out: https://www.anyscale.com/signup/ About Ray --- Ray is the most popular open source framework for scaling and productionizing AI workloads. From Generative AI and LLMs to computer vision, Ray powers the world’s most ambitious AI workloads. https://docs.ray.io/en/latest/ #llm #machinelearning #ray #deeplearning #distributedsystems #python #genai

Comments
  • Optimizing LLM Training with Airbnb's Next-Gen ML Platform 2 года назад
    Optimizing LLM Training with Airbnb's Next-Gen ML Platform
    Опубликовано: 2 года назад
  • Developing and Serving RAG-Based LLM Applications in Production 2 года назад
    Developing and Serving RAG-Based LLM Applications in Production
    Опубликовано: 2 года назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course [LangChain v0.3] 1 год назад
    LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course [LangChain v0.3]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Внимание: За невероятной скоростью vLLLM скрывается 3 месяца назад
    Внимание: За невероятной скоростью vLLLM скрывается
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • The 5 Levels Of Text Splitting For Retrieval 2 года назад
    The 5 Levels Of Text Splitting For Retrieval
    Опубликовано: 2 года назад
  • Reasoning Using Large Language Models 2 года назад
    Reasoning Using Large Language Models
    Опубликовано: 2 года назад
  • Webinar: Scaling LLM Fine-Tuning with FSDP, DeepSpeed, and Ray 3 недели назад
    Webinar: Scaling LLM Fine-Tuning with FSDP, DeepSpeed, and Ray
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Making your Enterprise GenAI Ready and GenAI Enterprise Ready 2 года назад
    Making your Enterprise GenAI Ready and GenAI Enterprise Ready
    Опубликовано: 2 года назад
  • Deploying Many Models Efficiently with Ray Serve 2 года назад
    Deploying Many Models Efficiently with Ray Serve
    Опубликовано: 2 года назад
  • Ускоренный курс LangChain для начинающих | Учебное пособие по LangChain 2 года назад
    Ускоренный курс LangChain для начинающих | Учебное пособие по LangChain
    Опубликовано: 2 года назад
  • Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models 2 года назад
    Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models
    Опубликовано: 2 года назад
  • Вся Правда о Zorin OS: Linux Который Заменит Windows? 17 часов назад
    Вся Правда о Zorin OS: Linux Который Заменит Windows?
    Опубликовано: 17 часов назад
  • Как понять RAG за 18 минут, даже если ты никогда не слышал про эмбеддинги 5 месяцев назад
    Как понять RAG за 18 минут, даже если ты никогда не слышал про эмбеддинги
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Perplexity AI: How We Built the World's Best LLM-Powered Search Engine in 6 Months, w/ Less Than $4M 2 года назад
    Perplexity AI: How We Built the World's Best LLM-Powered Search Engine in 6 Months, w/ Less Than $4M
    Опубликовано: 2 года назад
  • Ray Summit 2023: Day 1 Keynote 2 года назад
    Ray Summit 2023: Day 1 Keynote
    Опубликовано: 2 года назад
  • LangChain Master Class For Beginners 2024 [+20 Examples, LangChain V0.2] 1 год назад
    LangChain Master Class For Beginners 2024 [+20 Examples, LangChain V0.2]
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLMs and AI Agents: Transforming Unstructured Data 10 месяцев назад
    LLMs and AI Agents: Transforming Unstructured Data
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Почему AI генерит мусор — и как заставить его писать нормальный код 3 недели назад
    Почему AI генерит мусор — и как заставить его писать нормальный код
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Понимание ReACT с LangChain 2 года назад
    Понимание ReACT с LangChain
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5