총 93건
두 프롬프트 간에 활성화를 전환하여 인과 관계를 테스트합니다.
제로 샷 전송을 통한 이미지 분할의 기초 모델. 점, 상자 또는 마스크를 프롬프트로 사용하여 이미지에서 객체를 분할하거나 이미지의 모든 객체 마스크를 자동으로 생성해야 할 때 사용하세요.
HuggingFace 디퓨저를 통한 안정적인 확산 모델을 통해 최첨단 텍스트-이미지 생성. 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하거나, 이미지 간 번역을 수행하거나, 인페인팅을 하거나, 맞춤형 확산 파이프라인을 구축할 때 사용하세요.
사용자가 인앱 페이월, 업그레이드 화면, 업셀 모드 또는 기능 게이트를 생성하거나 최적화하고자 할 때. 사용자가 "페이월", "업그레이드 화면", "업그레이드 모드", "업셀", "기능 게이트", "무료 유료로 전환", "프리미엄 전환", "시용 만료 화면", "제한 도달 범위"를 언급할 때도 사용하세요
선언적 프로그래밍을 사용하여 복잡한 AI 시스템을 구축하고, 프롬프트를 자동으로 최적화하며, DSPy를 통해 모듈식 RAG 시스템 및 에이전트를 생성하세요 - Stanford NLP의 체계적인 LM 프로그래밍 프레임워크
정규 표현과 문법을 사용하여 LLM 출력을 제어하고, 유효한 JSON/XML/코드 생성을 보장하며, 구조화된 형식을 적용하고, Microsoft Research의 제한된 생성 프레임워크인 Guidance를 통해 다단계 워크플로우를 구축합니다
Pydantic 검증을 통해 LLM 응답에서 구조화된 데이터를 추출하고, 실패한 추출을 자동으로 재시도하며, 복잡한 JSON을 타입 안전성으로 구문 분석하고, 전투 테스트를 거친 구조화된 출력 라이브러리를 사용하여 부분 결과를 스트리밍하세요
생성 중 유효한 JSON/XML/코드 구조 보장, 타입 안전 출력을 위해 Pydantic 모델 사용, 로컬 모델(Transformers, vLLM) 지원, 아웃라인을 통한 추론 속도 극대화 - dottxt.ai 의 구조화된 생성 라이브러리
인류의 모범 사례를 따라 Claude Code 스킬을 생성하고 관리하세요. 새로운 스킬 생성, 스킬 규칙 수정, 트리거 패턴 이해, 훅 작업, 스킬 활성화 디버깅 또는 점진적 공개 구현 시 사용하세요. 스킬 구조, YAML 전면 소재, 트리거를 다룹니다
사용자가 텍스트 음성 변환 내레이션 또는 음성 변환, 접근성 읽기, 오디오 프롬프트 또는 Open을 통한 일괄 음성 생성을 요청할 때 사용합니다AI 오디오 API; 음성이 내장된 번들 CLI(`scripts/text_to_speech.py`)를 실행하고 실시간 통화를 위해 `OPENAI_API_KEY`가 필요합니다. 사용자 지정 음성 생성이 완료되었습니다
`RefreshableCollection` 패턴은 명령어를 통해 새로 고침할 수 있는 목록을 관리하는 데 사용되며, 내부 `SourceCache`/`SourceList`를 유지하고 `ReadOnlyObservableCollection`를 노출합니다.
**Error**: `ImportError: cannot import name 'cached_download' from 'huggingface_hub'`
`React.cache()`는 하나의 요청 내에서만 작동합니다. 순차 요청 간에 공유되는 데이터(사용자가 버튼 A를 클릭한 다음 버튼 B를 클릭)의 경우, LRU 캐시를 사용하세요.