LLM 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।

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।

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।

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

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।

Runway Gen 4.5 की क्षमताओं के बारे में जानें और देखें कि क्या यह वाकई सबसे बेहतरीन टेक्स्ट‑टू‑वीडियो AI है।

Chest CT Segmentation डेटासेट का उपयोग करके Meta AI के SAM 2 को फाइन-ट्यून करना सीखें ताकि मेडिकल इमेज विश्लेषण में मॉडल के इमेज सेगमेंटेशन प्रदर्शन में सुधार हो।

जानें कि SAM3 का उपयोग करके टेक्स्ट-प्रॉम्प्टेड प्राइवेसी फ़िल्टर कैसे बनाएँ, जो छवियों और वीडियोज़ में चेहरों, लाइसेंस प्लेट्स, स्क्रीन, फ़ोन्स और दस्तावेज़ों को मास्क करता है।

इस चरण-दर-चरण Python ट्यूटोरियल के साथ Seedance 2 API का उपयोग करना सीखें। BytePlus Ark के माध्यम से टेक्स्ट-टू-वीडियो, इमेज इंटरपोलेशन, और मल्टीमोडल इनपुट्स में महारत पाएं।