FareedKhan-dev

Eine unkomplizierte Methode zum Trainieren Ihres LLM, vom Herunterladen der Daten bis zur Textgenerierung.

Ein 2,78-Billionen-Parameter-Modell Kimi K3, das Inferenz auf einer einzigen CPU in 8,24 GB RAM ausführt. Tragbares C99: kein BLAS, kein Framework, keine GPU.

35 produktionsreife agentische KI-Architekturen (Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, BrowserAgent, ...) – eine Python-Bibliothek und ein ausführbares Lehrbuch mit Multi-Provider-LLM-Unterstützung und einer Bestenliste mit 17 Aufgaben.

Einfachere Implementierung aller RL-Algorithmen

Die 7 Kernschichten eines produktionsreifen Agentensystems

DeepSeek R1 von Grund auf erstellen

Eine schrittweise Implementierung einer komplexen RAG-Pipeline zur Lösung realer Anwendungsfälle.