Tutoriais do LLM

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.

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