LLM Tutorials

Erfahre mehr über Mistrals Codestral 25.01, einschließlich seiner Fähigkeiten, Benchmarks und wie du es in VS Code für die Codeunterstützung einrichtest.

Erfahre, wie du mit der neuen Python-Bibliothek smolagents von Hugging Face die Erstellung von KI-Agenten vereinfachen kannst, und verfolge ein Demoprojekt, um es in Aktion zu sehen.

CrewAI ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, automatisierte Workflows mit mehreren KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

Lerne, eine RAG-Anwendung mit Llama 3.1 8B unter Verwendung von Ollama und Langchain zu erstellen, indem du die Umgebung einrichtest, Dokumente verarbeitest, Einbettungen erstellst und einen Retriever integrierst.

Lerne, wie du das Beste aus NotebookLM herausholst, indem du die Podcast-Funktion und die Möglichkeit nutzt, deine Dokumente zu organisieren, zusammenzufassen und Fragen dazu zu beantworten.

Lerne, wie du auf Llama 3.2 Lightweight- und Vision-Modelle auf Kaggle zugreifst, das Modell auf einem benutzerdefinierten Datensatz mit kostenlosen GPUs feinabstimmst, das Modell zusammenführst und zum Hugging Face Hub exportierst und das feinabgestimmte Modell in das GGUF-Format konvertierst, damit es lokal mit der Jan-Anwendung verwendet werden kann.

Lerne, wie du mit der Realtime API von OpenAI KI-Anwendungen in Echtzeit erstellen kannst. In diesem Tutorial geht es um WebSockets, die Einrichtung von Node.js, Text-/Audio-Nachrichten, Funktionsaufrufe und den Einsatz einer React-Sprachassistenten-Demo.

Erfahre mehr über das 3D-Mesh-Generierungsmodell von NVIDIA, LLaMA-Mesh, einschließlich seiner Fähigkeiten, Einschränkungen, Installationsanweisungen und Beispiele.

Lerne, wie du mit Streamlit für das Frontend, Llama 3.2 90B für die Erstellung von Untertiteln und Groq als API eine App für Bildunterschriften erstellst.

Lerne, wie du ein multimodales Modell von Meta AI mit Hilfe des Unsloth-Frameworks auf den Amazon-Produktdatensatz abstimmst.

Lerne, wie du SAM 2 von Meta AI anhand des Chest CT Segmentation Datasets fein abstimmst, um die Leistung des Modells bei der medizinischen Bildanalyse zu verbessern.

Lerne, wie du mit DeepSeek-V3 und Gradio einen KI-gestützten Code-Reviewer-Assistenten bauen kannst.