Tutoriais do LLM

Saiba como simplificar a criação de agentes de IA com a nova biblioteca Python da Hugging Face, smolagents, e acompanhe um projeto de demonstração para vê-lo em ação.

Saiba mais sobre o modelo de geração de malha 3D da NVIDIA, LLaMA-Mesh, incluindo seus recursos, limitações, instruções de configuração e exemplos.

Saiba como acessar modelos leves e de visão do Llama 3.2 no Kaggle, ajustar o modelo em um conjunto de dados personalizado usando GPUs gratuitas, mesclar e exportar o modelo para o Hugging Face Hub e converter o modelo ajustado para o formato GGUF para que possa ser usado localmente com o aplicativo Jan.

Saiba como criar um aplicativo de legendagem de imagens usando o Streamlit para o front-end, o Llama 3.2 90B para gerar legendas e o Groq como API.

Saiba como fazer o ajuste fino de um modelo multimodal pelo Meta AI no conjunto de dados de produtos da Amazon usando a estrutura Unsloth.

Saiba como criar um assistente de revisão de código com tecnologia de IA usando o DeepSeek-V3 e o Gradio.

Saiba como configurar e executar o vLLM (Virtual Large Language Model) localmente usando o Docker e na nuvem usando o Google Cloud.

Saiba como alinhar grandes modelos de linguagem com as preferências do usuário usando o ajuste fino de preferências da OpenAI e a otimização direta de preferências.

Saiba como otimizar seu fluxo de trabalho de codificação usando o aplicativo de desktop ChatGPT, com foco na integração com o VS Code, o terminal e o Xcode.

Saiba como criar um aplicativo de explicação de código multilíngue usando o Llama 3.3, o Hugging Face e o Streamlit.

Saiba como usar o modelo Gemini 2.0 Flash do Google para desenvolver um assistente visual capaz de ler o conteúdo na tela e responder a perguntas sobre ele usando Python.

Aprenda sobre a série Qwen 2.5 Coder criando um assistente de revisão de código de IA usando o Qwen 2.5-Coder-32B-Instruct e o Gradio.