Tag: Hugging Face

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21 juin 20269 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire240 min build

Mesurer comment des modèles ouverts utilisent vos bibliothèques : benchmark reproductible pour agents

Construisez un harness répétable qui enregistre les étapes de planification des agents, les appels d'API, les retries, les tokens, le temps mur et le coût pour révéler les points de friction dans votre bibliothèque et guider les décisions de déploiement.

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18 juin 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire240 min build

Déployer des jeux de données au format LeRobot du Hub Hugging Face vers des robots physiques avec Strands Agents

Guide traduit et localisé montrant comment Strands Robots compose des AgentTools LeRobot pour prendre des démonstrations au format LeRobot sur Hugging Face Hub, les évaluer en simulation, appliquer une porte de déploiement et exécuter un canari supervisé sur du matériel réel.

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18 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire180 min build

VAKRA : un benchmark exécutable pour diagnostiquer l'utilisation multi‑étapes d'outils par des agents

Guide localisé pour faire tourner VAKRA — un benchmark exécutable (8 000+ APIs locales, 62 domaines) — capturer des traces d'exécution complètes, reproduire des pannes multi‑étapes et améliorer des agents pas à pas.

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08 avr. 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire120 min build

ALTK‑Evolve : distiller les traces d'agents en directives réutilisables pour une mémoire longue durée

Comment ALTK‑Evolve transforme des trajectoires d'interaction d'agents en courtes directives relues par des humains, et n'injecte au moment de la décision que les règles pertinentes pour améliorer la fiabilité sur les tâches multi‑étapes.