5 melhores repositórios do GitHub para dominar ai como um profissional

Os 5 repositórios que realmente ajudam você a enviar a produção de AI codificar a toca do Rabbit 🐰 Github, depois de gastar 100 horas testando os repositórios metodicamente, eis o que eu descobri: 95% dos repositórios populares da IA ​​são um inferno tutorial disfarçado de recursos práticos. Eles sofrem de: ⭐ Inflação em estrelas-40k estrelas, mas código da síndrome do tutorial da ERA GPT-3-Ótimo para acompanhar, inútil para projetos reais 🚫 A falta de implantação-mostra o treinamento de modelos, abandona você na produção 💥 pesadelos de dependência-conflitos com tudo na sua pilha, mas que restam 5%? Ouro puro. Os 5 repositórios de IA que realmente enviam o código 1️⃣ LLMS repo: Modéis Handsonlllm/Modelas de Languagem de Languagem # O que realmente funciona: clone git cd cd prática em language-models # seus notebooks realmente são executados sem modificação 🎉 Digite o modo de tela completa, por que a tela completa ✅ ✅ ✅ ✅ SABTINISTROTERSOTERSTERMATERS IMAGIMAS 🎉 Modo de tela completa ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ JUPYMERGER NOTEMERSO Custos) ✅ Padrões prontos para a produção para aplicativos LLM pular o livro, clone o repositório. Sua abordagem para o versão modelo vale o seu peso nos créditos da GPU. Best for: Building LLM applications that real users will touch 2️⃣ AI Agents for Beginners by Microsoft Repo: microsoft/ai-agents-for-beginners # Their memory pattern implementation (Lesson 8): class ConversationMemory: def __init__(self, redis_client): self.redis = redis_client self.max_context_length = 4000 def add_message(self, conversation_id, Mensagem): # Código de trabalho real, não pseudocode Pass Pass Enter modo de tela completa Sair do modo de tela completa Nome enganador Alerta: Este é um conteúdo de nível intermediário. A equipe de documentos da Microsoft conhece seu público. O recurso assassino: Lição 8 nos padrões de memória. Eu implantei sua memória de conversação baseada em Redis com alterações mínimas para três clientes diferentes. MELHOR PARA: CONSTRUIR A IA CONVERSACIONAL E FLOWS DE VERÃO MULTI-ETAPAÇÃO 3 AGENTES GENAI POR NIR DIAMANT REPO: Nirdiamant/Genai_agents HONSTAR TAPE: 90% Teoria, 10% de código de trabalho. Mas esses 10% são ouro quando você precisa depurar por que seu agente está alucinando. # O agente de depuração do agente de depuração: de genai_agents import agenttracer tracer = agenttracer () # finalmente entende por que seu agente fez com que a decisão estranha digite o modo de tela completa, saindo do modo de tela cheia para: agentes complexos que precisam de capacidades de tomada de decisão. Versão de dados. Monitoramento do modelo. Por que é aí que está o dinheiro: todo projeto de IA que atinge a produção precisa dessa infraestrutura chata. Existem talvez 10 engenheiros em todo o mundo que o entendam bem. # Seu pipeline CI/CD para ML: Nome: ML Pipeline On: Push: Caminhos: [‘src/**’, ‘data/**’]
Trabalhos: Trem e implantam: # Na verdade, configurações implantáveis ​​digitam o modo de tela cheia de tela cheia melhor para: Indo além da prova de conceito aos sistemas de produção 5️⃣ Guia de engenharia imediata por Elvis S. Repo: Dair-AI/Propriedade de Engenharia de Engenharia Admissiva embaraçosa: todos estrelam isso. 90% nunca leem exemplos básicos anteriores. Dica profissional: pule diretamente para “técnicas avançadas”. Sua seção constitucional de IA não é uma teoria acadêmica – são técnicas práticas para o comportamento previsível da IA. # Padrão de acionamento de cadeia de cadeia de pensamentos: prompt = “” “Pense passo a passo: 1. O que o usuário está perguntando? 2. Que informações eu preciso? (Últimos 30 dias) Verifique as respostas do mantenedor aos bugs Spot Spot Common Implementation Desafios Bandeiras vermelhas: centenas de questões abertas, sem respostas Os mesmos bugs relataram repetidamente “como faço para implantar isso?” Perguntas em todos os lugares 📊 Ignore as estrelas, o check comete # melhor do que a contagem de estrelas: git log – -since = “30 dias atrás” –oneeline | WC -L # CONMITIÇÕES CONSTIÇÕES> Momentos virais Digite Modo de tela cheia Modo de tela cheia 🚀 Procure histórias de implantação A maioria dos tutoriais termina no treinamento de modelos. Os repositórios valiosos continuam através: Docker Configs que funcionam exemplos de implantação em nuvem Monitorando implementações Padrões de manuseio de erros O conselho controverso de uma regra de um repropositório: escolha um repositório e domine completamente. Passei meses coletando repositórios como cartões de negociação. Ilusão de progresso sem aprendizado real. Better approach: Choose based on your current project Run every single example Break things intentionally Fix what you broke Ship something My Recommendations Choose your adventure: const recommendation = { ‘building_llm_apps’: ‘Hands-On LLMs’, ‘creating_ai_agents’: ‘Microsoft AI Agents’, ‘moving_to_production’: ‘Made with ML’, ‘optimizing_prompts’: ‘Prompt Engineering Guide’, ‘understanding_architecture’: ‘Genai Agents’} Digite o modo de tela completa Sair da tela cheia Bônus: o livro de US $ 60 Dica: o repositório do Chip Huyen-Learning-Systems-Systems-Design contém: Padrões de design do sistema para estudos de caso reais de Big Tech Scaling Strategies que trabalham com a entrevista da ML Preption O conteúdo do livro sem o conteúdo do livro sem os capítulos de enchimento. O que realmente me nivelou a verdade: não foi um repositório único. Foi: a criação de sistemas reais (não tutoriais) falhando rapidamente e aprendendo com implantações quebradas, com foco nas preocupações de produção, contribuindo com antecedência para repositórios úteis para seus próximos passos, pare de coletar. Comece a construir. # O fluxo de trabalho do desenvolvedor: clone git [chosen_repo]
cd [chosen_repo]
# Execute todos os exemplos # quebre algo # conserte # implantando # aprendizagem de documentos Digite Modo de tela Full Salt Modo de tela cheia Discussão Qual repositório realmente aumentou suas habilidades de IA? Deixe sua experiência nos comentários. Estou sempre procurando a próxima jóia escondida que envia o código de produção. Achou isso útil? Dê um ❤️ e siga para insights mais práticos da IA ​​que ignoram o hype. Tags: #ai #github #MachineLearning #WebDev #Produtivity #OPensource #Coding #Tutorial

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