Tutorial LLM

Pelajari cara mewujudkan ide video Anda menggunakan API Sora 2 dengan panduan lengkap ini tentang cara menggunakan Python untuk berinteraksi dengan OpenAI API.

Pelajari cara menggunakan Sora AI untuk membuat dan mengedit video, termasuk menggunakan remix, loop, re-cut, preset gaya, dan storyboard.

Pelajari apa itu speculative decoding, cara kerjanya, kapan menggunakannya, dan cara mengimplementasikannya menggunakan model Gemma2.

Pelajari Speculative RAG, teknik yang meningkatkan RAG melalui proses dua langkah penyusunan draf dan verifikasi, dan terapkan keterampilan Anda dengan implementasi langsung menggunakan Hugging Face Transformers.

Pelajari cara membangun editor gambar AI menggunakan Tabnine dan model Nano Banana dari Google.

Pelajari cara melakukan fine-tuning TimeGPT, model fondasi pertama untuk dataset deret waktu, untuk peramalan dan deteksi anomali hanya dengan beberapa baris kode.

Tingkatkan ke Transformers v5. Panduan praktis tentang backend Rust terpadu, perubahan API, dan pola migrasi v4 vs v5 berdampingan untuk encoding dan chat.

Fine-tuning model Llama 3.1 untuk menyelesaikan soal aljabar khusus dengan akurasi tinggi dan hasil terperinci menggunakan Unsloth.

Pelajari cara fine-tuning Qwen3.5-9B pada dataset Latex OCR menggunakan QLoRA di Unsloth Studio, lalu uji model di chat dan ekspor dalam format GGUF untuk inferensi lokal.

Node mengerjakan tugas, edge memutuskan apa yang berjalan berikutnya, dan shared state membawa informasi di antaranya. Tutorial graph engineering ini membahas kapan grafik multi-agen benar-benar mengungguli satu loop, dan mengajak Anda membangun pipeline peneliti, penulis, dan peninjau di LangGraph dengan edge percobaan ulang bersyarat.

Siapkan Muse Spark 1.3 di Muse Code dan Meta Model API, pilih antara tier contributor dan standar, dan lihat apakah klaim efisiensi Meta terbukti.

Pelajari cara menggunakan API Gemini 3.8 Flash di Python: penyiapan Interactions API, penyetelan thinking_level, ekstraksi PDF-ke-JSON, dan pemanggilan fungsi dengan kode.