AI Tutorials

Aprende a crear una aplicación de subtitulación de imágenes utilizando Streamlit como interfaz, Llama 3.2 90B para generar subtítulos y Groq como API.

Aprende a afinar un modelo multimodal de Meta AI en el conjunto de datos de productos de Amazon utilizando el marco Unsloth.

Aprende a configurar y ejecutar vLLM (Virtual Large Language Model) localmente utilizando Docker y en la nube utilizando Google Cloud.

Aprende a construir un corrector de tareas utilizando el modelo Phi-4 de Microsoft, que valida soluciones, proporciona correcciones detalladas y sugiere alternativas elegantes.

Aprende a alinear grandes modelos lingüísticos con las preferencias del usuario utilizando el ajuste de preferencias y la optimización directa de preferencias de OpenAI.

Aprende a crear una aplicación multilingüe de explicación de código utilizando Llama 3.3, Hugging Face y Streamlit.

Aprende a utilizar el modelo Gemini 2.0 Flash de Google para desarrollar un asistente visual capaz de leer contenido en pantalla y responder a preguntas sobre él utilizando Python.

Aprende sobre la serie Qwen 2.5 Coder construyendo un asistente de revisión de código AI utilizando Qwen 2.5-Coder-32B-Instruct y Gradio.

Esta completa guía sobre Llama.cpp te guiará a través de los aspectos esenciales de la configuración de tu entorno de desarrollo, la comprensión de sus funcionalidades básicas y el aprovechamiento de sus capacidades para resolver casos de uso del mundo real.

Conoce los nuevos modelos de Amazon Nova (Micro, Lite, Pro, Premier, Canvas, Reel), cómo acceder a ellos a través de Bedrock Playground y la API, y cómo crear una aplicación multiagente de demostración.

Aprende a configurar el marco AWS Multi-Agent Orchestrator con una guía paso a paso y construye un proyecto de demostración utilizándolo.

Descubre cómo la recuperación contextual de Anthropic mejora la precisión de los sistemas de recuperación y cómo aplicarla paso a paso.