एआई ट्यूटोरियल्स

Run Qwen3.6 27B on an RTX 3090 and learn how Multi-Token Prediction (MTP) with llama.cpp can boost local LLM inference by almost 2x without upgrading your GPU.

जानें कि DeepSeek V4 के तीन रीजनिंग मोड कैसे काम करते हैं, और एक Streamlit तुलना ऐप बनाएं जो दिखाए कि गुणवत्ता, गति और लागत में कब कौन-सा मोड वास्तव में जीतता है।

Python में एक एक्सरसाइज़ ट्रेनर बनाएं जो वर्कआउट लॉग करे, Supermemory के साथ यूज़र हिस्ट्री याद रखे, और अलग-अलग AI एजेंट रन के बीच निजी सत्र सुझाए।

जानें कि Perplexity Computer क्या है, इसके पैरेलल सब-एजेंट्स कैसे काम करते हैं, हैंड्स-ऑन टेस्ट में क्रेडिट्स की वास्तविक लागत क्या है, और वास्तविक रिसर्च वर्कफ़्लोज़ में Pro और Max की कहाँ फिट बैठती है।

Kimi K2.6, Olostep, और OpenAI Agents SDK के साथ ऐसा AI एजेंट बनाएँ जो आपका CV पढ़े, लाइव भूमिकाएँ ढूँढ़े, शोर फ़िल्टर करे, और आपको ठीक-ठीक बताए कि कहाँ आवेदन करना है।

इस व्यवहारिक ट्यूटोरियल में जानें कि संशोधित llama.cpp बिल्ड और संगत GGUF फ़ाइल के साथ एक सिंगल GPU पर पूरा DeepSeek V4 Flash मॉडल कैसे चलाएँ।

टर्मिनल में Claude Code को permissions, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice, और कॉस्ट ट्रैकिंग के साथ कस्टमाइज़ करें। सात अपग्रेड्स जो जल्दी फ़ायदा देते हैं।

Hugging Face से मॉडल डाउनलोड करने के बाद RTX 3090 GPU पर LoRA और TRL का उपयोग करके psychology Q&A डेटासेट पर NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B को फाइन-ट्यून करना सीखें।

जानें कि Alibaba के Qwen 3.6 Plus, Python, और OpenAI SDK का उपयोग करके नैटिव विज़न और टूल कॉलिंग के साथ एक स्वचालित इनवॉइस प्रोसेसिंग पाइपलाइन कैसे बनाई जाती है।

सीखें कि Modal Sandboxes के अंदर चलने वाला OpenAI एजेंट ऐप कैसे बनाएँ, जो फ़ाइलों के साथ काम करे, कोड चलाए, और परिणाम लौटाए—यह एक हैंड्स-ऑन Python ट्यूटोरियल है।

Google के नवीनतम इमेज जनरेशन मॉडल, Nano Banana 2, के बारे में वह सब जानें—साथ ही Python के साथ API का उपयोग करके एक इटेरेटिव चैट इमेज एडिटर कैसे बनाएं।