{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/fa82dc068a7f4dccbb9e948b4b4f489d\" frameborder=\"0\" width=\"1920\" height=\"1440\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1440,"width":1920,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1440,"thumbnail_width":1920,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/fa82dc068a7f4dccbb9e948b4b4f489d-bae17936066bab0f.gif","duration":2254.377,"title":"Lang{chain, graph, smith} - 03 configuration de jupyter lab et les frameworks de développement IA","description":"Description Générale\nCette vidéo vous guide à travers l'installation et la configuration d'un environnement de développement pour le Machine Learning basé sur CUDA et Conda. Vous apprendrez à installer les outils nécessaires (pilotes, Conda, CUDA, JupyterLab, PyTorch, TensorFlow, etc.) et à configurer un environnement prêt à exécuter des modèles d'intelligence artificielle sur une machine distante. À chaque étape, des conseils pratiques sont partagés pour simplifier l'installation et optimiser votre expérience."}