Data Science Tutorials

Jalankan GLM-5.2 secara privat dengan llama.cpp, amankan dengan kunci API Anda sendiri, uji melalui Web UI dan cURL, serta hubungkan ke OpenCode untuk alur kerja coding lokal yang andal.

Panduan praktis untuk merancang stack MCP, pola alur kerja, anti‑pola, dan kontrol keamanan yang mengubah Claude Code menjadi agen rekayasa yang sadar konteks.

Panduan praktis untuk Tim Agen Claude Code, membahas bagaimana beberapa agen spesialis berbagi daftar tugas, berkoordinasi melalui pemimpin tim, dan memparalelkan pekerjaan backend, frontend, basis data, dan dokumentasi dalam satu proyek.

Everything Claude Code (ECC) adalah kerangka kerja sumber terbuka yang membungkus Claude Code dengan skill yang dapat digunakan ulang, agen khusus, memori persisten, dan integrasi MCP.

Pelajari cara menjalankan Kimi K2.7 Code secara lokal dalam lima menit dengan biner llama.cpp siap pakai pada empat GPU RTX PRO 6000, lalu gunakan web UI dan agen pengodean Pi melalui API yang kompatibel dengan OpenAI.

Pelajari cara menggunakan perintah garis miring bawaan Claude Code untuk mengelola konteks, perubahan, dan biaya lintas sesi, serta membuat perintah kustom untuk mengotomatiskan alur kerja berulang.

Lihat bagaimana pipeline MLOps end-to-end memprediksi hasil Piala Dunia 2026, dari pelatihan ulang otomatis dan DVC hingga simulasi Monte Carlo 10.000 kali untuk bagan turnamen.

Pelajari cara menggunakan Cofounder 2 untuk mengubah ide kasar menjadi perusahaan terstruktur dengan rencana bisnis, paket merek, tugas rekayasa, kampanye pemasaran, dan alur kerja penjualan melalui agen AI khusus.

Pelajari cara mempercepat inferensi Gemma 4 31B secara lokal pada satu RTX 4090 menggunakan DFlash speculative decoding dan Flash Attention dibandingkan dengan baseline.

Cara kerja regresi random forest, keterbatasannya, serta cara mengevaluasi, menyetel, dan menafsirkannya. Termasuk implementasi Python dan kerangka perbandingan model.

Pelajari cara rutinitas Claude Code menjalankan agen koding Anda di cloud berdasarkan jadwal atau event GitHub, sehingga ulasan PR dan audit selesai meski laptop Anda tertutup.

GGUF mengemas bobot model, data tokenizer, dan metadata ke dalam satu berkas portabel. Pelajari cara memilih tingkat kuantisasi yang tepat dan memulai dengan Ollama.