Tutoriais do LLM

Ajuste fino do primeiro modelo de raciocínio de código aberto do mundo no conjunto de dados da cadeia de pensamento médico para criar melhores médicos de IA para o futuro.

Saiba como configurar e executar o Genesis Physics Engine no Google Colab, superando os desafios de instalação e começando a usar simulações de física.

Aprenda a criar uma implementação simplificada da estrutura RStar usando uma combinação de redes neurais, raciocínio simbólico e Monte Carlo Tree Search (MCTS).

Saiba mais sobre o Codestral 25.01 da Mistral, incluindo seus recursos, benchmarks e como configurá-lo no VS Code para assistência de código.

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 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.