LLM Tutorials

Apprenez à extraire des données textuelles à partir de documents et d'images en utilisant le modèle OCR le plus récent et le plus performant de Mistral, Mistral OCR 3.

Veuillez procéder à un réglage précis du Qwen3-VL-8B sur les schémas électroniques à l'aide de LoRA. Découvrez l'ensemble du processus, de la préparation des données à la publication de votre modèle sur Hugging Face Hub.

Découvrez comment exécuter le modèle de base SAM Audio localement et bénéficiez d'une segmentation audio de pointe en isolant les voix et les sons à l'aide d'invites simples et intuitives sur un GPU RTX 3090.

Découvrez les nouveautés de Claude Code 2.1 en effectuant une série d'expériences ciblées sur un référentiel de projet existant dans CLI et les workflows Web.

Guide pratique et complet pour optimiser T5Gemma-2 (270M-270M) pour LaTeX OCR, expliquant comment entraîner et exécuter correctement l'inférence avec un modèle encodeur-décodeur multimodal à l'aide d'un petit ensemble de données.

Découvrez comment créer une application Gradio Poster Studio avec Qwen-Image-2512 qui génère des créations e-commerce avec une typographie forte, une mise en page épurée et des scènes de produits photoréalistes.

Guide étape par étape pour exécuter FLUX.2 localement afin de générer et de modifier des images de haute qualité.

Découvrez comment créer un assistant de questions-réponses basé sur des citations dans un document Streamlit avec Nemotron 3 Nano, en utilisant la recherche légère de mots-clés et soit des exécutions Ollama locales, soit l'inférence Ollama Cloud.

Évitez le battage médiatique. Apprenez à interpréter les benchmarks LLM, à naviguer dans les classements ouverts et à effectuer vos propres évaluations afin de trouver les modèles d'IA les mieux adaptés à vos besoins.

Découvrez les fonctionnalités de Runway Gen 4.5 et déterminez s'il s'agit réellement de la meilleure IA de conversion de texte en vidéo disponible sur le marché.

Découvrez comment Docker Model Runner simplifie l'exécution locale des modèles LLM, renforce la confidentialité, réduit les coûts et s'intègre de manière transparente aux outils Docker existants.

Découvrez comment optimiser le modèle de langage visuel Ministral 3 pour la classification d'images radiographiques à l'aide de LoRA, des outils Hugging Face, des invites personnalisées et TRL.