LLM ट्यूटोरियल्स

RunPod GPUs का उपयोग करके मेडिकल रीजनिंग डेटासेट पर Llama 4 Scout Instruct मॉडल को फाइन-ट्यून करना सीखें।

Transformers फ्रेमवर्क का उपयोग करके मेडिकल MCQs डेटासेट पर Mistral reasoning मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग की चरण-दर-चरण गाइड।

पर्यावरण सेटअप, MRI डेटासेट प्रोसेसिंग, मॉडल फाइन-ट्यूनिंग, और प्रदर्शन मूल्यांकन की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।

LoRA, Hugging Face टूल्स, कस्टम प्रॉम्प्ट, और TRL का उपयोग करके X-ray इमेज वर्गीकरण के लिए Ministral 3 विज़न-लैंग्वेज मॉडल को फाइन-ट्यून करना सीखें।

Microsoft की नई LLM श्रृंखला जानें और ई-कॉमर्स वर्गीकरण डेटासेट पर फाइन-ट्यूनिंग करके अपने मॉडल की शुद्धता 65% से 86% तक बढ़ाएँ।

फाइनेंस Q&A डेटासेट पर अत्याधुनिक Phi-4 Reasoning मॉडल को 10 मिनट से कम में फाइन-ट्यून करने की चरण-दर-चरण गाइड।

मेडिकल रीजनिंग डेटासेट पर Qwen3-32B मॉडल को एक घंटे के भीतर फाइन-ट्यून करने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।

जानें कि SFT का उपयोग करके H100 NVL GPU पर Qwen3.6 को कैसे फाइन-ट्यून करें—डेटासेट तैयारी और 4-बिट लोडिंग से लेकर ट्रेनिंग और मूल्यांकन तक।

LoRA का उपयोग करके इलेक्ट्रॉनिक स्कीमैटिक्स पर Qwen3-VL-8B को फाइन-ट्यून करें। डेटा तैयारी से लेकर Hugging Face Hub पर अपना मॉडल प्रकाशित करने तक की पूरी पाइपलाइन सीखें।

LaTeX OCR के लिए T5Gemma-2 (270M-270M) का फाइन-ट्यूनिंग करने की हाथ-से-हाथ, एंड-टू-एंड गाइड, जो एक छोटे डेटासेट के साथ मल्टीमोडल एन्कोडर–डिकोडर मॉडल को सही तरीके से ट्रेन और इन्फरेंस चलाने का तरीका दिखाती है।

Google के Firebase Studio के बारे में जानें—एक AI-संचालित डेवलपमेंट टूल जो प्राकृतिक भाषा वाले प्रॉम्प्ट से फुल-स्टैक ऐप्स बनाता है।

जानें कि स्थानीय FLUX.2 Klein 4B जनरेशन को API-आधारित इमेज एडिटिंग, मल्टी-रेफरेंस कंडीशनिंग और सेशन हिस्ट्री के साथ मिलाकर Gradio में इमेज एडिटर कैसे बनाया जाए।