LLM Tutorials

Saiba como configurar o projeto DeepSeek Janus-Pro, criar sua própria imagem do Docker e executar o aplicativo web Janus localmente em seu laptop.

Saiba como criar e publicar um aplicativo móvel usando o Lovable AI, integrando-o ao Supabase para serviços de back-end e ao GitHub para controle de versão.

Neste tutorial do DeepSeek-R1, você aprenderá a criar um aplicativo solucionador de quebra-cabeças matemáticos integrando o DeepSeek-R1 com o EasyOCR e o Gradio.

Saiba como instalar, configurar e executar o DeepSeek-R1 localmente com o Ollama e criar um aplicativo RAG simples.

Saiba o que é o prompt caching e como usá-lo com o Ollama para otimizar as interações LLM, reduzir custos e melhorar o desempenho em aplicativos de IA.

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.