Гайды.
Пошаговые инструкции по нейросетям: промпты, настройки, сравнение моделей и рабочие сценарии для учёбы, кода и картинок.
1322 материала
Наш Telegram
Новости ИИ без воды
Как проверить формы нейросети через jax.eval_shape без вычисления
Абстрактная проверка forward через ShapeDtypeStruct и eval_shape: ожидаемый batch output, dtype и раннее обнаружение несовместимых размерностей.
Как проверить gradient конечными разностями через jax.test_util.check_grads
JAX 0.11.2: автоматическая проверка first- и second-order производных в fwd/rev режимах с float64 и допусками.
Как проверить остатки MLPRegressor по квантилям
Residual analysis без графика: среднее, медиана, квантили абсолютной ошибки, худшие строки и проверка смещения прогноза.
Как проверить self-attention через Flax NNX MultiHeadAttention
Flax 0.12.10: self-attention с двумя головами, вход `[batch,length,features]`, output той же формы и проверка конечности.
Как проверить устройства и backend JAX перед запуском нейросети
Диагностика JAX 0.11.2: default_backend, devices, platform, размещение массива и проверка вычисления без ошибочного ожидания GPU.
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 разделить и собрать модель через Flax NNX split и merge
Flax 0.12.10: GraphDef отделяет статическую структуру, State содержит массивы, merge восстанавливает эквивалентный forward.
Как разобрать ошибку агента smolagents через replay и память
Диагностика smolagents через replay, memory.steps и get_full_steps: что смотреть, как обезличить данные и почему трасса не доказывает качество.
Как сбросить память smolagents между пользователями
Сброс memory в smolagents через run(reset=True): два пользователя, тест на отсутствие старого маркера, продолжение reset=False и правила изоляции.
Как сделать читающий инструмент smolagents через декоратор @tool
Пошаговый @tool в smolagents для чтения тестового справочника: типы, docstring, точный вход, проверка результата и безопасные границы.
Как сделать multi-output регрессию через MLPRegressor
Два непрерывных target в MLPRegressor: форма y `(n,2)`, output `(n,2)`, n_outputs_, последняя матрица весов и MAE по каждому выходу.
Как сделать один шаг обучения через Flax NNX Optimizer
Flax 0.12.10 и Optax 0.2.6: nnx.grad, SGD, Optimizer(wrt=nnx.Param), счётчик шага и проверка снижения MSE.