Tutoriels LLM

Créez un workflow multi‑agents propulsé par l’API Gemini 3 pour ingérer un dataset, l’analyser, générer des insights et produire automatiquement un rapport PDF complet.

Découvrez comment le nouveau modèle de raisonnement spécialisé de Google peut accélérer vos workflows de data science, interpréter des jeux de données complexes et écrire un code robuste.

Apprenez à utiliser Gemini 3 Flash pour créer un UI Studio qui assemble des tableaux de bord via des appels d’outils, des sorties structurées et des itérations rapides basées sur des réglages.

Découvrez comment Gemini Embedding 2 révolutionne la création de systèmes de recherche et de RAG grâce à la multimodalité native. Texte, vidéo, images et audio cohabitent désormais dans le même espace d'embedding.

Apprenez à créer un assistant vocal en temps réel avec l’API Gemini Live et Google ADK. Maîtrisez les WebSockets, l’appel d’outils et le streaming audio natif.

Découvrez ce que sont les GitHub Models et comment ils renforcent la productivité en intégrant des capacités d'IA dans les workflows de développement.

Apprenez à utiliser GLM-Image de Z.ai pour générer un deck d’infographies complet à partir d’un seul prompt.

Découvrez comment Google Workspace Studio permet de créer des agents IA pour automatiser des workflows dans Gmail, Drive et Sheets avec un tutoriel pratique pour débutants.

Un tutoriel pas à pas pour créer, tester, déployer et intégrer un serveur Gradio MCP avec Tavily, Hugging Face Spaces, Cursor AI et Claude Desktop.

Apprenez à exécuter Bonsai 27B, un modèle Qwen3.6‑27B compact en 1 bit, en local avec llama.cpp, une API compatible OpenAI, une interface web et l’agent de code Pi.

Apprenez à exécuter Fable 5-Enhanced Gemma 4 en local avec des binaires précompilés llama.cpp sur un RTX 5070 Ti, à tester le décodage spéculatif MTP, à connecter Pi pour des workflows privés d’agent de code IA, et à dépanner les problèmes courants d’installation.

Apprenez à exécuter MiniMax M3 en local sur deux GPU RTX PRO 6000 avec llama.cpp, à tester son API et son interface web compatibles OpenAI, et à le connecter à Pi Coding Agent pour des workflows de code locaux, privés et rapides.