Tutoriels sur l'IA

Corrective RAG (CRAG) est une technique RAG qui intègre une auto-évaluation des documents récupérés pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées.

Utilisez le Cursor SDK pour exécuter un agent local, puis un agent cloud qui corrige un petit bug dans un dépôt GitHub et ouvre une pull request.

Apprenez à utiliser l’analytique conversationnelle, la nouvelle fonctionnalité de BigQuery Studio propulsée par Gemini, pour créer des agents de données intelligents à partir de requêtes en langage naturel.

Découvrez comment Databricks DBRX—un LLM open source—gère des tâches complexes et génère des résultats pertinents.

Apprenez à configurer des automations Cursor avec ce tutoriel pratique : relecture de PR, tâches planifiées (cron), outils et configuration MCP.

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

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

Connectez l'API Claude Fable 5 à un projet Python et construisez un assistant de tâches développeur avec sorties JSON structurées, streaming, outils, gestion des refus et un endpoint FastAPI.

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

Ce tutoriel Keras vous initie au deep learning en Python : apprenez à prétraiter vos données, modéliser, évaluer et optimiser des réseaux de neurones.

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.