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分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。
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分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。
使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路,支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。
使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試,並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。
使用 AI 模型(如 FLUX 和 Gemini)生成或編輯影像。適用於照片、插圖、概念藝術和視覺素材,不包含技術圖表或原理圖。
使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。
Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。
高效能文件智慧程式庫,可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料,並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。
建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。
積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
為構建 Claude API 生產級應用提供專家指導,涵蓋 SDK 使用、提示詞緩存、批量處理、串流傳輸、工具調用及成本優化策略。
自動化品質閘門,使用 5 個平行 AI 代理程式審查程式碼變更,確保正確性、風格與一致性。
整合 CI/CD 管線全流程的品質工程,涵蓋從提交階段的單元測試、左移測試策略,到生產環境的合成監控與合規性品質閘門。