#Google Colab

Пошаговое руководство по запуску PySpark в Colab: от подготовки данных и SQL-аналитики до обучения модели и сохранения в Parquet.

'Руководство по созданию AI-агента, понимающего естественные команды и симулирующего действия на рабочем столе с интерактивным демо в Colab.'

'Запускайте MATLAB-подобный код Octave из Python с помощью oct2py: обмен данными, вызов .m-файлов, построение графиков и работа с пакетами прямо в Colab.'

'Создайте AI-агента в Colab на Biopython для поиска, анализа и визуализации ДНК и белков; включает выравнивание, профили кодонов и построение деревьев.'

'Пошаговое руководство по созданию полноценного NLP-пайплайна на Gensim: предобработка, LDA, Word2Vec, TF-IDF и семантический поиск, готово к запуску в Colab.'

'Пошаговый обзор Colab-решения для многораундового исследования с Gemini для извлечения и DuckDuckGo для быстрых сниппетов, с автоматической генерацией отчёта.'

Узнайте, как создать мультиагентную разговорную AI-систему, интегрируя Microsoft AutoGen с бесплатным Gemini API. В руководстве показано создание специализированных команд агентов для автономного управления исследовательскими, бизнес-аналитическими и разработческими проектами.

Подробное руководство по созданию мультиагентного AI-пайплайна с CrewAI и Google Gemini в Colab, включающее агентов для исследований, анализа и создания контента.

Узнайте, как Modin ускоряет pandas-воркфлоу с помощью параллельных вычислений в Google Colab. Сравнение производительности на сложных задачах и рекомендации по эффективному использованию.

В этом уроке показано, как построить и проанализировать сложный граф знаний болезни Альцгеймера с использованием PyBEL в Google Colab, включая продвинутые сетевые метрики и визуализацию.

'Узнайте, как создать безопасного многофункционального AI-агента в Google Colab, объединив выполнение Python в песочнице Riza и генеративную модель Google Gemini с помощью инструментов LangChain.'

Погрузитесь в продвинутое Python-руководство по интеграции SerpAPI и Google Gemini-1.5-Flash для расширенного веб-поиска и AI-анализа, создавая комплексные исследовательские рабочие процессы.

В этом руководстве показано, как эффективно дообучить модель Qwen3-14B на Google Colab с помощью Unsloth AI, используя 4-битную квантзацию и LoRA для экономии памяти при обучении на смешанных наборах данных.

В этом руководстве показано, как создать чатбота с памятью, объединяющего модель Claude от Anthropic и mem0 для контекстных диалогов в Google Colab.

Практическое руководство по реализации протокола управления контекстом для эффективного управления контекстом в больших языковых моделях с помощью семантического разбиения и динамического управления токенами.