Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci

Przejście na duże modele językowe typu open source pozwala na uruchamianie zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji w całości na własnym lokalnym sprzęcie. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak skonfigurować, dostosować i uruchomić bezpieczne, prywatne modele AI.Postępujesz od zrozumienia podstawowych różnic między otwartymi i zamkniętymi modelami do budowania zaawansowanych, kontekstowych aplikacji AI przy użyciu danych lokalnych. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawowymi pojęciami modeli języków open source i jak wybrać odpowiedni model dla swojego sprzętu. - Konfiguruj i uruchamiaj modele lokalnie za pomocą narzędzi takich jak LM Studio i Hugging Face. - Zastosuj szybkie techniki inżynierskie dostosowane specjalnie do architektur open source. - Buduj rurociągi Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby bezpiecznie zapytać swoje prywatne dokumenty. - Zintegruj bazy danych wektorowych i orkiestruj agentów AI za pomocą LangChain. - Zaimplementuj wywołanie funkcji, aby połączyć lokalne modele z zewnętrznymi narzędziami i interfejsami API. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i wymagań sprzętowych, prowadząc krok po kroku przez lokalną instalację, konfigurację modelu i budowanie praktycznych, prywatnych przepływów pracy AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, programistów i zwolenników prywatności, którzy chcą uruchamiać AI lokalnie, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc bezpiecznej, niezależnej i nieocenzurowanej sztucznej inteligencji.