एआई ट्यूटोरियल्स

किसी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) के लिए हिडन परतों और न्यूरॉनों की एक सर्वोत्तम संख्या होती है। यह ट्यूटोरियल ANN के लिए परतों और न्यूरॉनों की सर्वोत्तम संख्या निर्धारित करने का एक सरल तरीका बताता है।

पर्यावरण सेटअप, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग, एम्बेडिंग्स बनाना, और रिट्रीवर के इंटीग्रेशन के माध्यम से Ollama और Langchain का उपयोग करके Llama 3.1 8B के साथ RAG एप्लिकेशन बनाना सीखें।

जानें कि कैसे Streamlit को फ्रंट एंड, Llama 3.2 90B को कैप्शन जनरेट करने के लिए, और Groq को API के रूप में उपयोग कर इमेज कैप्शनिंग ऐप बनाया जाए।

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।

Llama 3.3, Hugging Face और Streamlit का उपयोग करके एक बहुभाषीय कोड व्याख्या ऐप बनाना सीखें।

हम मरीज-डॉक्टर वार्तालापों के डेटासेट पर Llama 3 को फाइन-ट्यून करेंगे, चिकित्सा वार्ता के लिए अनुकूलित मॉडल बनाएँगे। मर्जिंग, कन्वर्टिंग और क्वांटाइज़ करने के बाद, मॉडल Jan एप्लिकेशन के माध्यम से निजी लोकल उपयोग के लिए तैयार होगा।

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

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

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.

LLaMA-Factory के लो/नो‑कोड फ्रेमवर्क का उपयोग करके कस्टम डेटासेट पर LLMs को फाइन‑ट्यून करना, प्रदर्शन का मूल्यांकन करना, और मॉडलों को सहजता से एक्सपोर्ट व सर्व करना सीखें।

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।