LLM Tutorials

Découvrez les dernières fonctionnalités de l'API OpenAI GPT-5 à l'aide d'exemples de code, notamment l'effort de raisonnement, le contrôle de la verbosité, le transfert de la chaîne de pensée, la saisie libre, les contraintes de sortie, les outils autorisés, les préambules, l'optimisation des invites, et bien plus encore.

Exécuter GPT-OSS 120B localement, y accéder dans un navigateur à l'aide des applications de chat gratuites, essayer des fournisseurs d'inférence LLM rapides et gratuits, et explorer une place de marché LLM pour accéder aux modèles les plus performants et les plus rapides.

Découvrez le navigateur Comet de Perplexity et apprenez à l'utiliser grâce à cinq exemples pratiques que vous pouvez essayer vous-même.

Découvrez comment exécuter Kimi K2 sur un seul GPU A100 avec 250 Go de RAM à l'aide de llama.cpp.

Découvrez comment tirer le meilleur parti de Grok 4 grâce à sept exemples pratiques que vous pouvez essayer dans l'interface de chat.

Maîtrisez les principes fondamentaux de LangGraph (état, nœuds, arêtes, mémoire) et créez des agents IA évolutifs grâce aux modèles ReAct, à des outils personnalisés et à la gestion persistante des états.

Découvrez comment utiliser l'API Grok 4 à travers des exemples pratiques illustrant la reconnaissance d'images, le raisonnement, l'appel de fonctions et la sortie structurée.

Découvrez ce qu'est Kimi K2 de Moonshot, comment y accéder et observez-le en action à travers six exemples pratiques que vous pouvez utiliser.

Mettez en place un assistant de recherche en IA profonde, avec un frontend React et un backend LangGraph.

Guide étape par étape pour affiner le modèle de raisonnement Mistral sur un ensemble de données de QCM médicaux à l'aide du cadre Transformers.

Apprenez à configurer et à exécuter le modèle Magistral Small de Mistral à l'aide d'Ollama et de vLLM, et construisez un projet de démonstration qui débogue la logique défectueuse.

Un guide étape par étape pour la mise en place de l'environnement, le traitement de l'ensemble des données d'IRM, la mise au point du modèle et l'évaluation de ses performances.