AI Tutorials

Feinabstimmung des Llama 3.1-Modells, um spezielle Algebra-Probleme mit hoher Genauigkeit und detaillierten Ergebnissen mit Unsloth zu lösen.

Lerne, wie du die DeepSeek-API verwendest, einschließlich Modellauswahl, Parameterverwaltung, Kostenoptimierung, Kontext-Caching und Chain-of-Thought-Optimierung.

Lerne, wie du einen lokalen RAG-Chatbot mit DeepSeek-R1, Ollama, LangChain und Chroma erstellst.

Erfahre Schritt für Schritt, wie du eine RAG-Anwendung mit Llama 3.2 Vision, Ollama und ColPali einrichtest.

Setze die AWQ-Version von Llama 3.3 70B mit vLLM, BentoML und BentoCloud ein, um ein hocheffizientes System mit niedriger Latenz und außergewöhnlichem Durchsatz zu schaffen.

Lerne, wie du mit Lovable AI eine mobile App erstellst und veröffentlichst und sie mit Supabase für Backend-Dienste und GitHub für die Versionskontrolle integrierst.

Lerne, eine unschlagbare Tic-Tac-Toe-KI mit dem Minimax-Algorithmus in Python zu programmieren. Dieses Tutorial deckt Theorie, Implementierung und Optimierung ab und ist ideal für Spiele-KI-Enthusiasten.

In diesem DeepSeek-R1-Tutorial lernst du, wie du eine App zum Lösen von mathematischen Rätseln erstellst, indem du DeepSeek-R1 mit EasyOCR und Gradio integrierst.

Lerne, wie du DeepSeek-R1 lokal mit Ollama installierst, einrichtest und ausführst und eine einfache RAG-Anwendung erstellst.

Ein einsteigerfreundlicher Leitfaden zu TorchRL für Deep Reinforcement Learning - lerne anhand praktischer Beispiele, RL-Agenten mit PyTorch zu erstellen.

Lerne, wie du das DeepSeek Janus-Pro Projekt einrichtest, dein eigenes Docker-Image erstellst und die Janus-Webanwendung lokal auf deinem Laptop ausführst.

Die Feinabstimmung des weltweit ersten Open-Source-Schlussfolgermodells auf dem medizinischen Chain-of-Thought-Datensatz, um bessere KI-Ärzte für die Zukunft zu entwickeln.