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VLMを使って政治家の金の動きを読み取れるか

FormatronでLLMの構造化出力を加速する

StructuredOutputs

N番煎じでQwen2.5をDatabricks Mosaic AI Model Serving上で試す

DatabricksでLlama.cppを手軽に動かす

N番煎じでCohere社のCommand-R 08-2024をDatabricks上で試す

N番煎じでMicrosoft社のPhi-3.5-mini-instructをDatabricks上で試す

N番煎じでMistral.AIのMistral-Nemo-Instruct(量子化版)をDatabricks上で試す

N番煎じでGoogleのGemma2(量子化版)をDatabricks上で試す

N番煎じでCyberagent社のCALM3-22B-Chat(量子化版)をDatabricks上で試す

N番煎じでカラクリ社のkarakuri-lm-8x7b-instruct-v0.1(量子化版)を試す

N番煎じで量子化したQwen2を試す on Databricks

N番煎じでTanuki-8B-Instructを試す on Databricks

Tanuki-8B-Instruct

N番煎じでMicrosoft社のPhi-3 Mediumを試す

MLflowのStreamable Python ModelsでLLMのストリーミング出力をやってみる

Databricks Model Servingで非transformersのカスタムモデルを動かす

LangGraphでトークンストリーミング出力 on Databricks

N番煎じでカラクリ社のkarakuri-lm-8x7b-chat-v0.1(量子化版)を試す

langchainとDatabricksで(私が)学ぶRAG : RAPTORを用いた検索

N番煎じでMeta社のLlama3 70B Instructを試す

N番煎じでMeta社のLlama3 8B Instructを試す

langchainとDatabricksで(私が)学ぶRAG : Adaptive RAG 前編

N番煎じでMistral.aiのMixtral-8x22B-v0.1(EXL2量子化版)をちょっとだけ試す

N番煎じでCohereのC4AI CommandR v01を試す

N番煎じでCohereのC4AI Command R+を試す

DBRX InstructをExLlamav2を利用して推論する on Databricks

N番煎じで東京工業大学のSwallow-MSをEXL2量子化してDatabricksで動かす

MLFlow ChatModelでOpenAI API互換のChat APIサーバを立ててみる on Databricks

LM Format EnforcerでローカルLLMに構造的なテキスト出力をさせる on Databricks

LangchainをLangSmithのトレースを試してみる on Databricks

langchainとDatabricksで(私が)学ぶAgent : LangGraphでHuman in the loop

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