AI Tutorials

Amélioration du modèle Llama 3.1 pour résoudre des problèmes d'algèbre spécialisés avec une grande précision et des résultats détaillés à l'aide d'Unsloth.

Découvrez la nouvelle série LLM de Microsoft et augmentez la précision de votre modèle de 65 % à 86 % en l'affinant sur l'ensemble de données de classification E-commerce.

Apprenez la RAG spéculative, une technique qui améliore la RAG grâce à un processus de rédaction et de vérification en deux étapes, et mettez vos compétences en pratique en utilisant les transformateurs Hugging Face.

Apprenez à construire un chatbot RAG local en utilisant DeepSeek-R1 avec Ollama, LangChain et Chroma.

Apprenez à créer un assistant de révision de code utilisant l'IA à l’aide de DeepSeek-V3 et Gradio.

Apprenez à mettre en place, étape par étape, une application RAG en utilisant Llama 3.2 Vision, Ollama et ColPali.

Déployez la version AWQ de Llama 3.3 70B en utilisant vLLM, BentoML et BentoCloud pour créer un système hautement efficace, à faible latence et à débit exceptionnel.

Apprenez à construire et à publier une application mobile en utilisant Lovable AI, en l'intégrant à Supabase pour les services backend et à GitHub pour le contrôle des versions.

Apprenez à coder une IA imbattable au morpion en utilisant l'algorithme Minimax en Python. Ce tutoriel couvre la théorie, la mise en œuvre et l'optimisation, idéal pour les passionnés de l'IA dans les jeux.

Dans ce tutoriel DeepSeek-R1, vous apprendrez comment construire une application de résolution de puzzle mathématique en intégrant DeepSeek-R1 avec EasyOCR et Gradio.

Apprenez à installer, configurer et exécuter DeepSeek-R1 localement avec Ollama et à construire une application RAG simple.