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- 完璧なPython Web開発計画に苦しむのを止めてください。構築を始めましょう! このガイドはノイズを切り抜け、やることで学習方法を示します。完璧主義は進歩の敵です。 始めましょう。 ステップ1:基礎をマスターします 強い
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- jsチュートリアル . visual-studio-code 227 2025-01-24 08:29:07
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- JUnit: Visual Studio Code での Java 単体テストの合理化 JUnit のシンプルさと強力さにより、Java 開発者の間で単体テストに人気があります。 ただし、JUnit を軽量でカスタマイズ可能な Visual Studio Cod 内に効果的に統合すると、
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- C++ . visual-studio-code 664 2025-01-23 11:07:12
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- 目次 はじめに なぜ大規模な言語モデルを微調整するのでしょうか?ソリューションの概要 環境のセットアップ Python を使用したトレーニングと微調整 .NET Core への微調整されたモデルの統合 Azure への展開のベスト プラクティス 結論 はじめに 大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解して生成する機能で広く注目されています。ただし、多くの組織は、汎用モデルでは完全には捕捉できない可能性のある、独自のドメイン固有のデータ セットと語彙を持っています。微調整により、開発者はこれらの大規模なモデルを特定の環境や業界に適応させることができるため、精度と関連性が向上します。この記事では、Python を使用して LLM を微調整し、結果のモデルを .NETCoreC# アプリケーションに統合してデプロイする方法について説明します。
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