Поиск.
Найдено: 1 модель и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
Материалы
Как подключить OpenAI SDK к Together AI без скрытой несовместимости
Замена API key и base_url, проверка model ID, таблица поддерживаемых методов и тест параметров, которые Together принимает, но игнорирует.
Как добавить rerank в RAG через Together AI и измерить Recall@k
Переранжирование кандидатов по query, top_n, index и relevance_score, сохранение исходных документов и сравнение Recall@k с vector search.
Как настроить одиночный function calling в Together AI безопасно
Описание функции через JSON Schema, режимы tool_choice, разбор arguments, проверка allowlist и полный второй запрос с результатом инструмента.
Как обработать параллельные tool calls Together AI без путаницы результатов
Несколько вызовов одной или разных функций: уникальные call ID, ограниченный fan-out, независимые таймауты и правильный возврат результатов модели.
Как получить строгий JSON по схеме в Together AI
Structured Outputs через response_format: поддерживаемая модель, Pydantic-схема, required, запрет лишних полей и повторная серверная валидация.
Как проверить JSONL перед fine-tuning в Together AI
Локальная проверка UTF-8 и JSONL, лимит 100 GB, upload purpose, processing_status, INVALID_FORMAT и отдельная validation-выборка.
Как разделить трафик между deployments Together AI без неверных процентов
Traffic weights, готовые replicas, update_mask=trafficSplit, нулевой вес, endpoint_not_configured и проверка фактического распределения.
Как создать эмбеддинги Together AI и проверить порядок векторов
Один и несколько текстов через embeddings.create, multilingual E5, индексы response.data, единая модель для базы и запроса, контроль similarity.
Как запустить Batch API Together AI и не потерять строки результата
JSONL с custom_id до 64 символов, загрузка файла, polling статуса, output_file_id, отдельный error_file_id и сверка полноты.
Почему Together AI возвращает 429 и как читать x-ratelimit-reset
Динамические serverless limits, сглаживание RPM, x-ratelimit-reset, backoff с jitter и отличие от GPU quota dedicated deployment.
Как хранить данные в словарном state CrewAI Flow
Словарное состояние CrewAI Flow: запись кода и счётчика, чтение в следующем шаге, точный итог и защита от отсутствующего ключа.
Как объединить события CrewAI Flow через or_ и and_
Проверяемая разница or_ и and_ в CrewAI Flow: запуск после любого события или после всех, пример состояния и критерии выбора.
Как передать результат одной задачи CrewAI в другую через context
Две последовательные задачи CrewAI с context: извлечение кода, формирование ответа, конкретный эталон и проверка отсутствия посторонних данных.
Как получить Pydantic-результат задачи CrewAI через output_pydantic
Структурированный TaskOutput в CrewAI через output_pydantic: схема заявки, конкретный вход, доступ к result.pydantic и предметная проверка.
Как проверить результат Task в CrewAI функцией guardrail
Детерминированный guardrail CrewAI для обязательного кода R-7: сигнатура TaskOutput, успешный и ошибочный тест, retries и ограничения.
Как сделать типизированный state CrewAI Flow через Pydantic
Типизированное состояние CrewAI Flow на BaseModel: code, attempts, изменение между шагами, проверка типов и отличие от словаря.
Как сохранить и восстановить состояние CrewAI Flow через @persist
Персистентный CrewAI Flow: @persist, SQLite по умолчанию, resume по inputs id, fork через restore_from_state_id и проверки истории.
Как создать агента CrewAI с role, goal и backstory
Минимальный агент CrewAI с обязательными role, goal и backstory, ограничением max_iter, точным заданием и критериями проверки результата.
Как связать шаги CrewAI Flow через @start и @listen
Детерминированный CrewAI Flow из двух шагов: @start, @listen, передача результата, точный ожидаемый вывод и тест порядка выполнения.
Как ветвить CrewAI Flow через @router
Условный маршрут CrewAI Flow по status: @router возвращает approved или rejected, два listener, детерминированные тесты обеих веток.