Поиск.
Найдено: 1 модель и 18 материалов
Нейросети
Весь каталог
Материалы
Как развернуть AI-демо в Hugging Face Spaces: Gradio, секреты и проверка
Пошаговое развёртывание демонстрации модели в Hugging Face Spaces: структура проекта, Gradio, Secrets и контроль доступа.
Как разделить арендаторов Pinecone через namespaces
Один namespace на tenant в serverless index: upsert, query, offboarding, защита от подмены namespace и отрицательный тест межклиентской изоляции.
Как разделить API-ключи Mistral по workspace и контролировать доступ
Как разделить API-ключи Mistral по workspace и контролировать доступ: рабочий сценарий, шаблон, пример и критерии проверки.
Как импортировать большой датасет в Pinecone из object storage
Bulk import из S3, GCS или Azure Blob: serverless index, storage integration, Parquet или JSONL, директории namespaces, error_mode и polling.
Как использовать Tool Search в OpenAI API и не загружать десятки инструментов
Настройка Tool Search в OpenAI API: deferred loading, namespaces, описания инструментов, тест выбора и защита от лишних вызовов.
Почему cached examples в Gradio показывают старый ответ нейросети
Отделяем кэш демонстрационных примеров от живых запросов и проверяем влияние обновления модели и файлов.
Как очистить текст для RAG через Haystack DocumentCleaner
Удаляем артефакты извлечения из документов, сохраняя значимые пробелы, страницы и исходную разметку.
Как добавить rerank в RAG через Pinecone Inference
Rerank shortlist через bge-reranker-v2-m3: query, documents, top_n, rank_fields, return_documents, score, Recall@k и проверка связи с исходными ID.
Как фильтровать результаты Pinecone по metadata без утечки данных
Metadata filters Pinecone: $eq, $in, $gt, $and, типы полей, integrated text search, negative tests и проверка, что запрещённые документы не попали в top_k.
Как настроить гибридный поиск Pinecone для артикулов и смысла
Сравнение dense, full-text BM25, sparse+dense и Reciprocal Rank Fusion: проверяемые параметры, контроль артикула, semantic query и выбор архитектуры.
Как настроить семантический поиск Pinecone и проверить Recall@k
Semantic search по тексту или вектору: тот же namespace, top_k, metadata, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
Как создать индекс Pinecone со встроенной embedding-моделью
Создание serverless index через create_index_for_model: cloud, region, hosted embedding model, field_map, ожидание готовности и контрольный поиск.
Как войти в Copilot CLI через device code на удалённом сервере
OAuth-вход Copilot CLI на SSH-сервере или в dev container через copilot login --device-code: одноразовый код, SSO, проверка аккаунта и очистка экрана.
Как восстановить индекс Pinecone из backup и проверить данные
Serverless backup как некверируемая копия, create_index_from_backup, новое имя, сохранение dimension/metric/embed config, readiness и контрольный поиск.
Как загрузить записи в Pinecone через upsert и проверить обновление ID
Пакетный upsert в namespace, уникальные record ID, metadata, замена существующей записи, eventual consistency и сверка через fetch и search.
Почему Pinecone возвращает 429 и как определить превышенный лимит
Диагностика 429 TOO_MANY_REQUESTS: scope namespace/index/org, request-per-second, read/write units, model throughput, backoff с jitter и нагрузочный тест.
Как переводить текст через Hugging Face Inference API и проверять результат
Гайд по InferenceClient.translation: выбор языковой пары, src_lang и tgt_lang, translation_text, защита терминов, чисел и плейсхолдеров.
Как сделать суммаризацию текста через Hugging Face Inference API
Практический гайд по InferenceClient.summarization: выбор модели по языку и домену, длинные тексты, summary_text, проверка фактов и контроль потери чисел.