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Modelldetails
Grok 4.1 Fast
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Grok 4.7
Mistral AI
Übersicht
Modelldetails
Mistral Medium 3
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Codestral 2
Meta
Übersicht
Modelldetails
Muse Spark 1.3
Partnermodelle aus Model Garden bereitstellen
Einstellung von Partnermodellen
Offene Modelle
Übersicht
AlphaFold 3
AlphaGenome
DeepSeek
Übersicht
DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-OCR
Einbettung (e5)
Mehrsprachig E5 Small
Mehrsprachig E5 Large
Google Gemma
Model-as-a-Service (MaaS)
Gemma-4-26B-A4B-IT MaaS
Gemma verwenden
Anleitung: Gemma bereitstellen und Inferenz durchführen (GPU)
Anleitung: Gemma bereitstellen und Inferenz durchführen (TPU)
Kimi
Übersicht
Kimi K2 Thinking
Llama 3
Übersicht
Vorhersagen anfragen
Modelldetails
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3
MiniMax
Übersicht
MiniMax M2
OpenAI
Übersicht
OpenAI gpt-oss-120b
OpenAI gpt-oss-20b
Qwen
Übersicht
Qwen 3 Next Instruct 80B
Qwen 3 Next Thinking 80B
Qwen 3 Coder
Qwen 3 235B
ZAI.org
Übersicht
GLM 5.2
GLM 5
GLM 4.7
Verwaltete offene Modelle (MaaS)
Übersicht
Offene Modelle über Model as a Service (MaaS) verwenden
Zugriff auf offene Modelle gewähren
API
MaaS-APIs für offene Modelle aufrufen
Funktionsaufrufe
Wird generiert
Strukturierte Ausgabe
Batchvorhersage
Auslaufende Modelle
Selbst bereitgestellte offene Modelle
Übersicht
Offene Modelle bereitstellen
Offene Modelle aus Model Garden bereitstellen
Offene Modelle mit vordefinierten Containern bereitstellen
Offene Modelle mit einem benutzerdefinierten vLLM-Container bereitstellen
Modelle mit benutzerdefinierten Gewichtungen bereitstellen
Hugging Face-Modelle verwenden
Anleitungen
Modellleistung mit erweiterten Funktionen in Model Garden optimieren
Hex-LLM
Umfassender Leitfaden zu vLLM für die Bereitstellung von Text- und multimodalen LLMs (GPU)
vLLM TPU
xDiT
Llama 3-Modelle mit Spot-VMs und Reservierungen bereitstellen
Build
Prompt-Design
Einführung in die Prompts
Prompt-Strategien
Übersicht
Klare und spezifische Anleitung geben
Systemanweisung verwenden
Few-Shot-Beispielen einfügen
Kontextinformationen hinzufügen
Prompts strukturieren
Prompts vergleichen
Weisen Sie das Modell an, seine Logik zu erklären.
Komplexe Aufgaben aufschlüsseln
Mit Parameterwerten experimentieren
Strategien für Prompt-Iteration
Aufgabenspezifische Anleitung für Prompts
Multimodale Prompts entwerfen
Chat-Prompts gestalten
Leistungsspektrum
Sicherheit
Übersicht
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Systemanweisungen zur Sicherheit
Inhaltsfilter konfigurieren
Gemini für Sicherheitsfilterung und Inhaltsmoderation
Missbrauchsüberwachung
Blockierte Antworten verarbeiten
Content Credentials
AI Content Detection API
Text- und Codegenerierung
Textgenerierung
Systemanweisungen
Strukturierte Ausgabe
Parameter für die Inhaltsgenerierung
Bildgenerierung
Bilder mit Gemini generieren
Bilder aus Videos mit Gemini generieren
Bilder mit Gemini bearbeiten
Best Practices für die Bildgenerierung mit Gemini
Bilder für die virtuelle Anprobe generieren
Einschränkungen bei der Bildgenerierung mit Gemini
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI und Nutzung der Gemini-Bildgenerierung
Imagen-Dokumentation
Videogenerierung
Übersicht
Video aus Text
Video aus dem ersten Frame erstellen
Video aus erstem und letztem Frame
Videos aus Referenzen generieren
Videos verlängern
Videos bearbeiten
Prompt-Anleitung
Best Practices für Videos
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Veo
Musikgenerierung
Einführung in Lyria
Musik mit Lyria generieren
Lyria-Leitfaden für Prompts
Audiogenerierung
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Anleitung zu Prompts
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Asynchrone Funktionsaufrufe
Best Practices für die Live API
Fehlerbehebung bei der Live API
Demo-Apps und Ressourcen
Von der Gemini 2.5 Flash Live API zu Gemini 3.8 Live migrieren
Einbettungen
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Texteinbettungen
Texteinbettungen abrufen
Aufgabentyp für Einbettungen auswählen
Multimodale Einbettungen abrufen
Batch-Embeddings-Inferenz abrufen
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Fundierung mit Parallel Web Search
Fundierung mit der Exa-Websuche
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Übersicht
Prompts optimieren
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Promptvorlagen verwenden
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Einführung in die Feinabstimmung
Gemini-Modelle abstimmen
Überwachte Feinabstimmung
Überwachte Feinabstimmung
Daten vorbereiten
Überwachte Feinabstimmung verwenden
Unterstützte Modalitäten
Textoptimierung
Dokumentoptimierung
Bildoptimierung
Audio-Optimierung
Video-Optimierung
Funktionsaufrufe optimieren
Abstimmung für Reinforcement Learning
Abstimmung für Reinforcement Learning
Schneller Einstieg mit der Konsole
Kurzanleitung zur API
Job für die Feinabstimmung für Reinforcement Learning
Übersicht
Abstimmungs-Dataset
Hyperparameter
Belohnungsfunktionen
Messwerte und Monitoring
Kontinuierliche Optimierung