मुख्य सामग्री पर जाएँ
श्रेणी
प्रौद्योगिकियाँ

LLM ट्यूटोरियल्स

बड़े भाषा मॉडलों से जुड़ी नवीनतम खबरें, तकनीकें और संसाधनों से अपडेट रहें। हमारे ट्यूटोरियल्स व्यावहारिक चरण-दर-चरण मार्गदर्शनों और उपयोग मामलों से भरे हैं, जिनसे आप अपने कौशल को निखार सकते हैं।

अन्य प्रौद्योगिकियाँ:

AirflowAWSAzureChatGPTDatabricksdbtDockerExcelGitGoogle Cloud PlatformHugging FaceJavaJuliaKafkaKubernetesMongoDBMySQLNoSQLOpenAIPostgreSQLPower BIPySparkPythonRScalaSnowflakeSpreadsheetsSQLSQLiteTableauएआई एजेंट्सएआई समाचारकृत्रिम बुद्धिमत्ताजनरेटिव एआईबिज़नेस इंटेलिजेंस
2 या उससे अधिक लोगों को प्रशिक्षित कर रहे हैं?DataCamp for Business आज़माएँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता

RunPod और llama.cpp का उपयोग करके GLM-5.2 को लोकल रूप से कैसे चलाएँ

llama.cpp के साथ GLM-5.2 को निजी तौर पर चलाएँ, अपनी API कुंजी से सुरक्षित करें, Web UI और cURL के जरिए परीक्षण करें, और OpenCode से जोड़कर एक शक्तिशाली लोकल कोडिंग वर्कफ़्लो बनाएं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता

llama.cpp का उपयोग करके Kimi K2.7 Code लोकली कैसे चलाएँ

चार RTX PRO 6000 GPUs पर prebuilt llama.cpp बाइनरी के साथ पाँच मिनट में Kimi K2.7 Code को लोकली चलाना सीखें, फिर OpenAI-कम्पैटिबल API के जरिए इसके वेब UI और Pi कोडिंग एजेंट का उपयोग करें।
एआई एजेंट्स

Claude Code Routines: क्लाउड में शेड्यूल पर अपना कोडिंग एजेंट चलाएँ

जानें कि Claude Code रूटीन कैसे आपके कोडिंग एजेंट को क्लाउड में शेड्यूल या GitHub इवेंट पर चलाते हैं, ताकि PR रिव्यू और ऑडिट आपके लैपटॉप बंद होने पर भी पूरे हो जाएं।
बड़े भाषा मॉडल

GGUF फ़ॉर्मेट: लोकल LLM इंफरेंस के लिए एक संपूर्ण गाइड

GGUF, मॉडल वेट्स, टोकनाइज़र डेटा, और मेटाडेटा को एक पोर्टेबल फ़ाइल में पैक करता है। सही क्वांटाइज़ेशन स्तर चुनना सीखें और Ollama के साथ शुरुआत करें।
बड़े भाषा मॉडल

DFlash स्पेकुलेटिव डिकोडिंग से लोकल LLMs को तेज़ कैसे करें

DFlash स्पेकुलेटिव डिकोडिंग और Flash Attention का उपयोग करके एकल RTX 4090 पर लोकल Gemma 4 31B इंफरेंस को बेसलाइन सेटअप की तुलना में कैसे तेज़ करें, जानें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता

DeepSeek V4 API ट्यूटोरियल: थिंकिंग मोड एरीना बनाना

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।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Qwen 3.6 Plus API ट्यूटोरियल: Python में इनवॉइस प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाना

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।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Nano Banana 2: Python के साथ पूरा मार्गदर्शन

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।