LLM ट्यूटोरियल्स

Muse Code और Meta Model API में Muse Spark 1.3 सेट करें, contributor और standard टियर में से चुनें, और देखें कि क्या Meta के दक्षता दावे टिकते हैं।

OpenAI API के जरिए GPT-6 Astra का उपयोग करके Python में एक रिलीज़-चेक एजेंट बनाएं—async टूल्स, रीजनिंग कंट्रोल्स, Structured Outputs, और लागत ट्रैकिंग के साथ—फिर कंप्यूटर यूज़ और स्टीयरिंग का परीक्षण करें।

Python में Gemini 3.8 Flash API का उपयोग करना सीखें: Interactions API सेटअप, thinking_level ट्यूनिंग, PDF-से-JSON एक्सट्रैक्शन, और फ़ंक्शन कॉलिंग कोड के साथ।

Anthropic के नवीनतम फ्लैगशिप मॉडल का उपयोग करके Python एजेंट बनाना सीखें जो योजना बनाने से पहले एक Flask रिपॉजिटरी पढ़ता है। प्रोग्रेस अपडेट्स, read-only फाइल टूल्स, और लागत नियंत्रण जोड़ें।

जानें कि RTX PRO 6000 पर 96GB VRAM के साथ llama.cpp का उपयोग करके Qwen3.8-Flash-Next GGUF को लोकली कैसे चलाएँ, फिर OpenCode से जोड़कर पूरी तरह लोकल एजेंटिक कोडिंग सेटअप बनाएं।

Supabase Python लाइब्रेरी के व्यावहारिक उदाहरण से जानें कि Anthropic के Claude Code का उपयोग कर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट वर्कफ़्लोज़ को कैसे बेहतर बनाएं।

Claude Code में Anthropic के Fable 5 मॉडल पर हाथों-हाथ नज़र: यह एक-शॉट बिल्ड को कैसे संभालता है, इसके सेफ्टी इंकार और Opus फॉलबैक, और इसे कब उपयोग करना चाहिए।

जानें कि Microsoft VibeASR.cpp का उपयोग करके CPU पर लोकल रूप से तेज़, सटीक, बहुभाषी स्पीच-टू-टेक्स्ट कैसे चलाएँ—फ़ाइल ट्रांसक्रिप्शन, रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग, और Windows, Linux तथा macOS पर Gradio वेब इंटरफ़ेस के साथ।

Unsloth Studio के साथ मल्टी-GPU सेटअप पर नवीनतम DeepSeek V4 Flash मॉडल चलाएँ, उसे OpenCode से जोड़ें, और लोकल AI कोडिंग एजेंट से इंटरैक्टिव स्टॉक एनालिटिक्स वेबसाइट बनवाएँ।

RunPod H100 GPU पर Unsloth, LoRA, Hugging Face का उपयोग करके PubMedQA पर जैव-चिकित्सीय प्रश्नोत्तर के लिए DiffusionGemma 26B-A4B को फाइन-ट्यून करना सीखें।

Claude Code डिफ़ॉल्ट रूप से फ्री नहीं है। सभी वैकल्पिक रास्तों के बारे में जानें—सटीक सेटअप कमांड्स के साथ—और ईमानदार आकलन कि हर विकल्प में आपको मूल से क्या छोड़ना पड़ता है।

llama.cpp के साथ Gemma 4 12B QAT को लोकल चलाएँ और देखें कि क्वांटाइज़ेशन-अवेयर ट्रेनिंग 4-बिट GGUF इन्फ़रेंस को कैसे बेहतर बनाती है, VRAM उपयोग घटाती है, गति बढ़ाती है, और कंज़्यूमर GPUs पर लोकल AI को अधिक स्थिर बनाती है।