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।

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।

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।

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।

जानें कि LMCache LLM रिक्वेस्ट्स में KV स्टेट्स को कैसे स्टोर और री-यूज़ करता है, vLLM से कैसे इंटीग्रेट होता है, और लंबी संदर्भ-लंबाई वाली इन्फरेंस में दोहराए जाने वाले प्रीफिल कम्प्यूटेशन को कैसे कम करता है।

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।

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

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।

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।

जानें कि Ollama और vLLM का उपयोग करके Mistral के Magistral Small मॉडल को कैसे सेटअप और चलाएँ, और एक ऐसा डेमो प्रोजेक्ट बनाएँ जो त्रुटिपूर्ण तर्क का डीबग करता है।

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।