Tutoriels LLM

Découvrez le Codestral 25.01 de Mistral, y compris ses capacités, ses références et la manière de le configurer dans VS Code pour l'assistance au code.

Apprenez à simplifier la création d'agents d'intelligence artificielle avec la nouvelle bibliothèque Python de Hugging Face, smolagents, et suivez un projet de démonstration pour la voir en action.

Apprenez à accéder aux modèles légers et de vision Llama 3.2 sur Kaggle, à affiner le modèle sur un jeu de données personnalisé en utilisant des GPU gratuits, à fusionner et exporter le modèle vers le Hugging Face Hub, et à convertir le modèle affiné au format GGUF afin qu'il puisse être utilisé localement avec l'application Jan.

Apprenez à construire une application RAG avec Llama 3.1 8B en utilisant Ollama et Langchain en configurant l'environnement, en traitant des documents, en créant des embeddings et en intégrant un retriever.

Découvrez le modèle de génération de maillage 3D de NVIDIA, LLaMA-Mesh, ainsi que ses capacités, ses limites, ses instructions de configuration et ses exemples.

Llama Stack est un ensemble d'outils standardisés et d'API développés par Meta qui simplifient le processus de construction et de déploiement de grandes applications de modèles de langage.

Apprenez à créer des applications d'IA en temps réel avec l'API temps réel d'OpenAI. Ce tutoriel couvre les WebSockets, la configuration de Node.js, la messagerie texte/audio, l'appel de fonctions et le déploiement d'une démo d'assistant vocal React.

Apprenez à affiner SAM 2 de Meta AI en utilisant l'ensemble de données Chest CT Segmentation pour améliorer les performances du modèle en matière de segmentation d'images dans le cadre de l'analyse d'images médicales.

Apprenez à affiner un modèle multimodal par Meta AI sur l'ensemble de données de produits Amazon en utilisant le cadre Unsloth.

Apprenez à construire une application de sous-titrage d'images en utilisant Streamlit pour l'interface, Llama 3.2 90B pour générer des sous-titres, et Groq comme API.

Découvrez comment configurer et exécuter vLLM (Virtual Large Language Model) localement à l'aide de Docker et dans le cloud à l'aide de Google Cloud.

Apprenez à optimiser votre flux de travail de codage à l'aide de l'application de bureau ChatGPT, en mettant l'accent sur son intégration avec VS Code, le terminal et Xcode.