LLM ट्यूटोरियल्स

Torchchat फ़्रेमवर्क का उपयोग करके अपने Android डिवाइस पर Llama 3.2 1B सेट अप और चलाने के चरण-दर-चरण निर्देश प्राप्त करें।

Llama 3.2 Vision, Ollama, और ColPali का उपयोग करके RAG एप्लिकेशन सेटअप करने की चरण-दर-चरण प्रक्रिया सीखें।

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

Llama 4 का उपयोग करके एक retrieval-augmented generation (RAG) पाइपलाइन बनाना सीखें और एक सरल वेब एप्लिकेशन तैयार करें।

RunPod पर vLLM के साथ Meta के LLaMA 4 Scout को टेक्स्ट कम्प्लीशन और मल्टीमोडल इन्फरेंस के लिए कैसे डिप्लॉय और उपयोग करें, सीखें।

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।

जानें कि Llama 3.2 11B विज़न मॉडल का उपयोग Gradio के साथ करके एक मल्टीमोडल वेब ऐप कैसे बनाएं जो कस्टमर सपोर्ट असिस्टेंट की तरह काम करता है।

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।

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।