Nos tutoriels en science des données

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.

Développez un MVP d'ingénierie des données avec GPT-5.2 Codex. Tutoriel VSCode étape par étape couvrant le codage agentique, Python, DuckDB et les workflows Streamlit.

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.

Veuillez apprendre à installer, configurer et utiliser le nouvel agent CLI GitHub Copilot. Maîtrisez les modes Demander, Modifier et Agent pour automatiser les flux de travail directement depuis votre terminal.

Maîtrisez la configuration de dbt Cloud, l'IDE Studio et les fonctionnalités avancées telles que Copilot, Mesh et la couche sémantique grâce à ce tutoriel détaillé sur l'ingénierie analytique.

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.

La précision n'est pas suffisante. Apprenez la différence entre la précision et le rappel, comprenez le compromis et choisissez la métrique appropriée pour votre modèle.

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.

Découvrez comment mettre à jour Docker Engine, Docker Desktop et les images de conteneurs sans perturber votre configuration.

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

Découvrez comment les ensembles figés apportent immuabilité et hachabilité aux collections Python. Veuillez apprendre quand il est préférable de choisir des ensembles figés plutôt que des ensembles classiques.

Exécutez les LLM localement (Windows, macOS, Linux) à l'aide de ces frameworks LLM conviviaux : Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan, and llamafile.