AI教程

给现有 LangGraph 应用开启 LangSmith trace，按模型、工具和最终输出定位单次故障。

用 Python 接收 Responses API 的 function_call，校验参数并以 call_id 回填函数结果。

用同一份资料和固定问题比较 Dify 的分段预览与检索命中，判断最大分段长度过短或过长。

在 NVIDIA 驱动环境连续观察 GPU 利用率、显存和训练进程，判断任务是否使用设备。

用 SDV 对无隐私玩具表检测元数据、拟合并采样，再检查列、空值与分布。

在 PyTorch 训练循环中写入逐步损失标量，用 TensorBoard 查看曲线并核对日志目录。

以同一批二分类预测和真值使用 Evaluate 计算准确率与 F1，并核对正类与样本分布。

用 ONNX Runtime 为现有 ONNX 模型生成动态 INT8 副本，并以同一输入检查输出差异与适用边界。

用 Transformers Trainer 和八条自建玩具样本跑通文本分类训练与验证损失检查。

对已有 ONNX 模型用 ONNX Runtime 检查单个 float32 输入并执行一次 CPU 推理。