Tutoriels sur l'IA

DeepSeek-Coder-V2 est un modèle de langage de code open source qui rivalise avec les performances de GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B ou Codestral.

Apprenez à exécuter DeepSeek OCR-2 en local avec vLLM et à créer un système de Q&R sur PDF incrémental qui effectue de l’OCR en mini-lots, une recherche via FAISS et des requêtes en temps réel via une interface Gradio.

Apprenez à transformer n’importe quel PDF en assistant de recherche interactif avec DeepSeek V3.1 et une application Streamlit.

Apprenez à déployer des applications LLM avec LangServe. Ce guide complet couvre l'installation, l'intégration et les bonnes pratiques pour un déploiement efficace.

Libérez la puissance des systèmes distribués à l’échelle : guide du framework Ray en Python

Apprenez à maîtriser les coûts des modèles GPT avec tiktoken en Python. Explorez la tokenisation, le BPE et estimez efficacement les dépenses d’API OpenAI.

Comprenez le potentiel transformateur de l’IA générative et les risques à maîtriser pour l’exploiter en toute responsabilité.

Apprenez à affiner Gemma 4 E4B-it sur un jeu de données d'émotions humaines avec LoRA, une quantification 4 bits et un seul GPU 3090.

Apprenez à ajuster finement le meilleur modèle open source de raisonnement sur un jeu de QCM médical avec un GPU grand public.

Apprenez à exécuter l'inférence sur GPU/TPU et à ajuster finement le dernier modèle Gemma 7b-it sur un jeu de données de role-play.

Exploitez tout le potentiel de GPT-3 grâce au fine-tuning. Découvrez comment utiliser l’API OpenAI et Python pour adapter ce modèle avancé à votre cas d’usage.

Ce tutoriel pas à pas explore en profondeur comment exploiter pleinement GPT-4 et améliorer ses performances sur des tâches spécialisées via le fine-tuning.