AI Engineering Hub 使用教程

AI Engineering Hub 使用教程

ai-engineering-hub In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-engineering-hub

1. 项目介绍

AI Engineering Hub 是一个开源项目，旨在为 AI 工程师提供深度学习模型（LLMs）和推理生成网络（RAGs）的深入教程，以及真实世界的 AI 代理应用实例。该项目涵盖了从基础知识到高级应用的全方位内容，无论你是初学者、实践者还是研究者，都能在这里找到适合自己的资源。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了必要的依赖。以下是快速启动项目的步骤：

# 克隆项目
git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub.git

# 进入项目目录
cd ai-engineering-hub

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例应用（以某个具体应用为例）
python example_app.py

请替换 example_app.py 为项目中的具体应用脚本名称。

3. 应用案例和最佳实践

以下是项目中的一些应用案例和最佳实践：

• LLMs 和 RAGs 教程：项目提供了关于大型语言模型和推理生成网络的学习教程，帮助你理解并应用这些先进技术。

• AI 代理应用：你可以找到各种 AI 代理的实例代码，这些代理可以在不同的场景中进行智能决策和交互。

• 代码优化和评估：项目中的代码经过优化，易于理解和扩展，同时提供了评估和监控的实践方法。

4. 典型生态项目

AI Engineering Hub 包含了多个与机器学习、AI 和代理相关的子项目，以下是一些典型的生态项目：

• DeepSeek：一个用于深度学习和推理的框架。

• Llama：一个开源的机器学习模型，用于自然语言处理任务。

• RAG：推理生成网络的实现，用于增强 AI 代理的决策能力。

• Multi-modal RAG：支持多模态输入的 RAG 实现，适用于处理多种类型的数据。

这些项目都是为了帮助开发者更好地理解和应用 AI 技术，从而推动 AI 工程的发展。

ai-engineering-hub In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai-engineering-hub