Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Что такое temperature в нейросети и какое значение выбрать для текста
Простое объяснение параметра temperature: когда нужен предсказуемый ответ, а когда полезно больше вариантов и креатива.
Почему Gemini 3 зацикливается при низкой temperature и какое значение оставить
Рекомендация Google для Gemini 3: temperature 1.0, причины деградации при снижении, корректный A/B-тест и способы стабилизировать формат.
Как добавить ползунок temperature к AI-чату через additional_inputs в Gradio
Связываем Slider и функцию чат-бота без ошибки порядка аргументов; проверяем значение до вызова нейросети.
Как настроить ModelSettings в OpenAI Agents SDK и проверить фактические параметры
Настраиваем temperature, top_p, tool_choice, parallel_tool_calls, max_tokens и store; проверяем поддержку провайдером через ScriptedModel.
Как проверить NT-Xent loss embeddings через Optax
Optax 0.2.6: четыре embeddings с парными labels дают почти нулевой NT-Xent при высокой внутриклассовой близости.
Как сделать label smoothing через Optax smooth_labels
Optax 0.2.6: сглаживаем one-hot метку трёх классов с alpha 0,1 и проверяем сумму вероятностей.
Как добавить примеры вопросов в Gradio, не вызывая нейросеть по клику
Настраиваем examples и run_examples_on_click=False, чтобы пользователь отредактировал вопрос перед дорогим вызовом модели.
Как обрабатывать Like и Dislike конкретного ответа нейросети в Gradio Chatbot
Добавляем обработчик Chatbot.like с LikeData и проверяем привязку оценки к конкретной реплике.
Как передать top_k в vLLM через extra_body и оценить эффект
Отправляем нестандартный для OpenAI параметр top_k через extra_body и сравниваем ответы на фиксированном корпусе.
Как проверить шаблон диалога llama.cpp через /apply-template без генерации
Вычисляем фактический промпт из messages, ищем потери ролей и избегаем двойного применения chat template.
Почему cached examples в Gradio показывают старый ответ нейросети
Отделяем кэш демонстрационных примеров от живых запросов и проверяем влияние обновления модели и файлов.
Почему dspy.context не меняет модель внутри стороннего Python-потока
Объясняем границу контекста DSPy: локальная подмена LM, возврат глобальной модели и поведение нового потока.
Почему vLLM выдаёт неожиданные ответы: проверка generation_config.json
Проверяем наследование настроек модели из generation_config.json и фиксируем параметры запроса для воспроизводимого теста.
Как создать generation_span для собственного model adapter
Добавляем generation_span в собственный model adapter: input, output, model_config и usage с проверяемыми значениями.
Что лучше в Ollama: Q4, Q5 или Q8-квантизация модели
Практический ответ на запрос «что лучше Q4 Q5 или Q8 Ollama»: точные команды, реальные параметры Ollama, диагностика, ограничения и проверка результата.
Как импортировать GGUF-модель в Ollama через Modelfile
Практический ответ на запрос «как добавить GGUF модель в Ollama»: точные команды, реальные параметры Ollama, диагностика, ограничения и проверка результата.
Как подключить Groq API к Python и проверить первый Chat Completion
Установка Groq SDK, безопасный API-ключ, первый запрос из Python и проверка content, finish_reason, model и usage на реальном ответе.
Как подключить OpenAI SDK к Fireworks AI и проверить первый ответ
Практический запуск Fireworks через OpenAI Python SDK: правильный base_url, переменная ключа, полный идентификатор модели и контроль ответа.
Как подключить OpenAI SDK к Groq API и учесть несовместимые параметры
Миграция клиента OpenAI на Groq через base_url: рабочий пример и список параметров, которые дают 400 — logprobs, logit_bias и n не равное 1.
Как подключить OpenAI SDK к локальной Ollama без переписывания приложения
Практический ответ на запрос «как подключить OpenAI SDK к Ollama»: точные команды, реальные параметры Ollama, диагностика, ограничения и проверка результата.