Tutorías LLM

Configuración de llama.cpp para ejecutar el modelo GLM-4.7 en una sola GPU NVIDIA H100 de 80 GB, alcanzando hasta 20 tokens por segundo mediante la descarga de la GPU, Flash Attention, el tamaño de contexto optimizado, el procesamiento por lotes eficiente y el subprocesamiento de la CPU ajustado.

Aprende a utilizar Sora AI para crear y editar vídeos, incluyendo el uso de remezclas, bucles, recortes, ajustes preestablecidos de estilo y guiones gráficos.

Aprende a ejecutar GLM-4.7-Flash en una RTX 3090 para obtener una inferencia local rápida e integrarlo con OpenCode para crear un agente de codificación de IA totalmente local y automatizado.

Aprende a ajustar FunctionGemma en menos de 10 minutos utilizando las GPU gratuitas de Kaggle, desde la preparación del conjunto de datos y la evaluación de referencia hasta el entrenamiento y la validación posterior al ajuste.

Aprende a utilizar Claude Code de Anthropic para mejorar los flujos de trabajo de desarrollo de software mediante un ejemplo práctico con la biblioteca Python de Supabase.

Aprende cómo funciona la automatización basada en hooks y empieza a utilizar los hooks de Claude Code para automatizar tareas de programación como pruebas, formateo y recepción de notificaciones.

Aprende a extraer datos textuales de documentos e imágenes utilizando el último y más potente modelo OCR de Mistral, Mistral OCR 3.

Ajusta Qwen3-VL-8B en los esquemas electrónicos utilizando LoRA. Aprende todo el proceso, desde la preparación de los datos hasta la publicación de tu modelo en Hugging Face Hub.

Aprende a ejecutar el modelo base de SAM Audio de forma local y disfruta de la segmentación de audio más avanzada aislando voces y sonidos con indicaciones sencillas e intuitivas en una GPU RTX 3090.

Descubre las novedades de Claude Code 2.1 realizando una serie de experimentos específicos en un repositorio de proyectos existente dentro de CLI y flujos de trabajo web.

Una guía sencilla paso a paso para ejecutar FLUX.2 localmente y generar y editar imágenes de alta calidad.

Una guía práctica y completa para ajustar T5Gemma-2 (270M-270M) para LaTeX OCR, que muestra cómo entrenar y ejecutar correctamente la inferencia con un modelo codificador-decodificador multimodal utilizando un pequeño conjunto de datos.