एआई ट्यूटोरियल्स

LlamaIndex का उपयोग करके RAG सिस्टम में recursive retrieval कैसे लागू करें, ताकि विशेषकर बड़े दस्तावेज़ संग्रहों के लिए प्राप्त जानकारी की सटीकता और प्रासंगिकता बेहतर हो सके।

ResNet आर्किटेक्चर पर गहन नज़र, जिसमें बताया गया है कि रेज़िडुअल लर्निंग और स्किप कनेक्शंस कैसे vanishing gradient और degradation जैसी समस्याओं को हल करते हैं, जो गहरे न्यूरल नेटवर्क्स के प्रशिक्षण को कठिन बनाती हैं।

जानें कि न्यूरल नेटवर्क, सांकेतिक तर्क (symbolic reasoning), और Monte Carlo Tree Search (MCTS) के संयोजन से RStar फ़्रेमवर्क का एक सरल इम्प्लीमेंटेशन कैसे बनाया जाए।

Qwythos 9B को लोकली llama.cpp और Hermes Agent के साथ चलाएँ—तेज़, निजी AI कोडिंग, ब्राउज़र चैट, Discord ऑटोमेशन, और लोकल टूल उपयोग के लिए।

Windows पर PrismML के तेज़ और कुशल 1-बिट Bonsai मॉडल को लोकली चलाना सीखें—डाउनलोड और सेटअप से लेकर WebUI टेस्टिंग तक—88.6 टोकन प्रति सेकंड तक की स्पीड के साथ।

एकल NVIDIA H100 80GB GPU पर GLM-4.7 मॉडल चलाने के लिए llama.cpp सेट करना—GPU ऑफलोडिंग, Flash Attention, ऑप्टिमाइज़्ड कॉन्टेक्स्ट साइज, कुशल बैचिंग, और ट्यून किए गए CPU थ्रेडिंग का उपयोग कर 20 टोकन प्रति सेकंड तक प्राप्त करना।

जानें कि llama.cpp का उपयोग करके 250GB RAM वाले सिंगल A100 GPU पर Kimi K2 कैसे चलाएँ।

GPT4ALL और Ollama के साथ LLaMA 3 को लोकली चलाएँ, और उसे VSCode में इंटीग्रेट करें। फिर, Langchain और Chroma DB से Q&A रिट्रीवल सिस्टम बनाएँ।

इन आसान LLM फ्रेमवर्क्स का उपयोग करके LLMs को लोकल (Windows, macOS, Linux) पर चलाएँ: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan, और llamafile।

जानें कि Qwen3-Coder को लोकली इस्तेमाल करने के आसान लेकिन शक्तिशाली तरीके।

सीखें कि Runway Aleph का उपयोग शुरू से अंत तक वीडियो बनाने में कैसे करें—जन्मदिन का वीडियो तैयार करने के व्यावहारिक उदाहरण के जरिए इसकी क्षमताओं और सीमाओं को समझें।

व्यवहारिक उदाहरणों के माध्यम से Runway Gen-4 की क्षमताओं के बारे में जानें, और GPT-4o व Gemini के इमेज जनरेशन मॉडल का उपयोग करके इसकी सीमाओं से कैसे निपटें।