Data Science Tutorials

हैंड्स-ऑन उदाहरणों के साथ Python डेकोरेटर सीखें। क्लोज़र, फ़ंक्शन और क्लास-आधारित डेकोरेटर समझें, और पुन: प्रयोज्य, सुघड़ कोड लिखें।

जानें कि Deep Agents क्या हैं, उनके मुख्य घटक क्या हैं, और LangChain के deepagents पैकेज का उपयोग करके एक जॉब एप्लिकेशन असिस्टेंट कैसे बनाएं।

DeepEval का उपयोग करके Pytest-जैसे प्रासंगिकता परीक्षण बनाना, G-eval मेट्रिक से LLM आउटपुट का मूल्यांकन करना, और MMLU का उपयोग करके Qwen 2.5 का बेंचमार्क करना सीखें।

यह चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल आपको Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU पर डीप लर्निंग के लिए Jupyter Notebook सेट अप और उपयोग करना सिखाएगा।

यह Keras ट्यूटोरियल आपको Python में डीप लर्निंग से परिचित कराता है: अपने डेटा को प्रीप्रोसेस करना, मॉडल करना, इवैल्यूएट करना और न्यूरल नेटवर्क्स को ऑप्टिमाइज़ करना सीखें।

DeepSeek API का उपयोग करना सीखें—मॉडल चयन, पैरामीटर प्रबंधन, लागत अनुकूलन, कॉन्टेक्स्ट कैशिंग, और चेन-ऑफ-थॉट अनुकूलन सहित।

DeepSeek-Coder-V2 एक ओपन-सोर्स कोड लैंग्वेज मॉडल है जो GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B या Codestral के प्रदर्शन की बराबरी करता है।

जानें कि vLLM के साथ लोकल DeepSeek OCR-2 कैसे चलाएँ और मिनी-बैच OCR, FAISS-आधारित रिट्रीवल, और Gradio इंटरफेस के साथ रियल-टाइम क्वेरींग करने वाला एक इन्क्रिमेंटल PDF प्रश्नोत्तर सिस्टम बनाएँ।

DeepSeek-OCR, दस्तावेज़ समझ के लिए एक विज़न-लैंग्वेज मॉडल। चार्ट, गणित, मीम्स और हस्तलिखित नोट्स पर 7 वास्तविक OCR परीक्षण देखें।

जानें कि Ollama के साथ DeepSeek-R1 को स्थानीय रूप से कैसे इंस्टॉल, सेट अप और चलाएँ, और एक सरल RAG एप्लिकेशन बनाएं।

इस DeepSeek-R1 ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि DeepSeek-R1 को EasyOCR और Gradio के साथ एकीकृत करके गणित पहेली सॉल्वर ऐप कैसे बनाएं।

DeepSeek-R1 को Ollama, LangChain, और Chroma के साथ उपयोग करके लोकल RAG चैटबॉट बनाना सीखें।