एआई ट्यूटोरियल्स

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।

उपलब्ध LLM परिवार के बारे में जानें और किन बातों पर गौर करना चाहिए जब आप अपने उपयोग-प्रकरण के लिए सर्वश्रेष्ठ LLM का मूल्यांकन कर रहे हों।

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।

जानें कि अपने RAG पाइपलाइनों का बड़े पैमाने पर सत्यता और प्रासंगिकता के लिए मूल्यांकन करने हेतु स्वचालित LLM-as-a-judge सिस्टम कैसे बनाएं और AI परीक्षण में अंतराल को कैसे पाटें।

लो/नो-कोड ऑटोमेशन फ्रेमवर्क का इस्तेमाल करके अपने संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करने वाले सुरक्षित, लोकल AI अनुप्रयोग बनाना सीखें।

हमारे गहन Pinecone ट्यूटोरियल के साथ वेक्टर डेटाबेस की दुनिया में उतरें। उच्च-आयामी डेटा को कुशलता से संभालना सीखें, असंगठित डेटा को समझें, और AI-चालित अनुप्रयोगों के लिए वेक्टर एम्बेडिंग्स की शक्ति का उपयोग करें।

पाँच व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से Manus AI का उपयोग करना सीखें, जिससे आप अपने Manus क्रेडिट्स का अधिकतम लाभ उठा सकें।

Lovable AI का उपयोग करके मोबाइल ऐप बनाना और प्रकाशित करना सीखें, बैकएंड सेवाओं के लिए Supabase और वर्शन कंट्रोल के लिए GitHub के साथ एकीकरण करते हुए।

हमारे संपूर्ण गाइड में लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA) की क्रांतिकारी तकनीक का अन्वेषण करें। जानें कि LoRA बड़े भाषा मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग में कैसे क्रांति लाता है।

यह लेख गति और मेमोरी उपयोग के संदर्भ में MatMul-रहित और पारंपरिक बड़े भाषा मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करता है।

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

Anthropic के Model Context Protocol का उपयोग करके GitHub और Notion के साथ Claude को जोड़ने के लिए MCP सर्वर बनाना सीखें।