एआई ट्यूटोरियल्स

OpenAI और Google AI APIs का उपयोग करने वाले एक बहुमुखी ओपन-सोर्स एप्लिकेशन के बारे में सब कुछ जानें, जो आपको बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव देता है। यह डेस्कटॉप और ब्राउज़र पर उपलब्ध है और इसे निजी तौर पर भी डिप्लॉय किया जा सकता है।

इस पोस्ट में, हम आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण डेटा, फीचर्स, और Falcon 40B मॉडल पर इंफेरेंस चलाने तथा फाइन-ट्यून करने के तरीके की पड़ताल करेंगे。

LangChain बड़े भाषा मॉडलों से AI को डेटा पाइपलाइंस और एप्लिकेशंस में शामिल करने का एक फ्रेमवर्क है। यह ट्यूटोरियल बताता है कि आप LangChain से क्या कर सकते हैं, LangChain किन समस्याओं का समाधान करता है, और डेटा उपयोग मामलों के उदाहरण देता है।

LMQL के बारे में वह सब जानें — Language Models Query Language का संक्षिप्त रूप — LLMs के लिए एक अभिनव प्रोग्रामिंग भाषा।

एक हल्का, डेमॉन-रहित Docker Desktop विकल्प जो कंटेनर प्रबंधन को सरल बनाता है, और मशीन लर्निंग मॉडलों के तेज़ प्रशिक्षण, मूल्यांकन और परिनियोजन को सक्षम करता है।

OpenAI API का उपयोग करके टेक्स्ट एम्बेडिंग बनाने पर हमारी गाइड देखें। टेक्स्ट वर्गीकरण, जानकारी प्राप्ति, और सैमान्टिक समानता पहचान में उनके अनुप्रयोग जानें.

Mamba LLM की शक्ति जानें—अग्रणी विश्वविद्यालयों से आई एक परिवर्तनकारी आर्किटेक्चर, जो AI में सीक्वेंस प्रोसेसिंग को नई परिभाषा दे रही है।

यह ट्यूटोरियल Python में DoWhy लाइब्रेरी का उपयोग करके causal AI का परिचय देता है। यह मौलिक सिद्धांतों पर चर्चा करता है और कोड उदाहरण प्रदान करता है।

जानें कि Jan-v1 की एजेंटिक रीजनिंग क्षमताओं का उपयोग करके Deep Research Assistant कैसे बनाएं—जिसमें लोकल डिप्लॉयमेंट, Streamlit ऐप डेवलपमेंट, और अधिक शामिल हैं।

हैंड्स-ऑन प्रयोगों के जरिए शेड्यूलिंग, स्किल्स, और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के साथ AI वर्कफ़्लो बनाने के लिए Kimi Claw का उपयोग करना सीखें।

जानें Moonshot के Kimi K2 के बारे में, इसे कैसे एक्सेस करें, और छह व्यावहारिक उदाहरणों में इसे काम करते देखें।

जानें कि Moonshot का Kimi K2.5 क्या है, Agent Swarm कैसे काम करता है, और चार हाथ-से-हाथ, वास्तविक-world प्रयोगों के जरिए इसे कार्रवाई में देखें।