एआई ट्यूटोरियल्स

LlamaIndex LLM-आधारित ऐप्स बनाने के लिए आपका भरोसेमंद डेटा साथी है। आप प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके निजी और डोमेन-विशिष्ट डेटा को आसानी से इन्गेस्ट, प्रबंधित और पुनर्प्राप्त कर सकते हैं।

जानें कि Llama 3.2 11B विज़न मॉडल का उपयोग Gradio के साथ करके एक मल्टीमोडल वेब ऐप कैसे बनाएं जो कस्टमर सपोर्ट असिस्टेंट की तरह काम करता है।

NVIDIA के 3D mesh जनरेट करने वाले मॉडल, LLaMA-Mesh, के बारे में जानें—इसकी क्षमताएँ, सीमाएँ, सेटअप निर्देश, और उदाहरण।

Llama Stack, Meta द्वारा विकसित मानकीकृत टूल्स और API का एक सेट है, जो बड़े भाषा मॉडल ऐप्लिकेशनों के निर्माण और परिनियोजन की प्रक्रिया को सरल बनाता है।

RunPod पर vLLM के साथ Meta के LLaMA 4 Scout को टेक्स्ट कम्प्लीशन और मल्टीमोडल इन्फरेंस के लिए कैसे डिप्लॉय और उपयोग करें, सीखें।

Torchchat फ़्रेमवर्क का उपयोग करके अपने Android डिवाइस पर Llama 3.2 1B सेट अप और चलाने के चरण-दर-चरण निर्देश प्राप्त करें।

Llama 3.2 Vision, Ollama, और ColPali का उपयोग करके RAG एप्लिकेशन सेटअप करने की चरण-दर-चरण प्रक्रिया सीखें।

जानें कि LM Studio का उपयोग करके LLMs को लोकल रूप से कैसे इंस्टॉल और रन करें। अपना डेटा निजी रखें, बिल्ट-इन RAG के साथ दस्तावेज़ों से चैट करें, और एक लोकल API सेट करें।

Llama 4 का उपयोग करके एक retrieval-augmented generation (RAG) पाइपलाइन बनाना सीखें और एक सरल वेब एप्लिकेशन तैयार करें।

जानें Make क्या है, इसे इस्तेमाल करके ऐसे AI एजेंट कैसे बनाएं जो कार्यों को स्वचालित करें, और यह n8n की तुलना में कैसा है।

इस ट्यूटोरियल में, आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक अवलोकन पाएंगे और नज़दीक से देखेंगे कि मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग में क्या अंतर है।

Llama.cpp पर यह व्यापक मार्गदर्शिका आपको अपना डेवलपमेंट वातावरण सेट करने, इसकी मुख्य क्षमताओं को समझने, और वास्तविक दुनिया के उपयोग मामलों को हल करने के लिए इसकी शक्तियों का लाभ उठाने की आवश्यकताओं से रूबरू कराएगी.