Lokalny rozwój LLM z Ollama i Python

Prywatność i kontrola danych są niezbędne podczas pracy z nowoczesną sztuczną inteligencją.Ten kurs uczy, jak odejść od rozwiązań zależnych od chmury i uruchamiać potężne duże modele językowe (LLM) bezpośrednio na własnym sprzęcie, aby zapewnić maksymalne bezpieczeństwo i dostosowanie. Z początkującego przejdziesz do pewnego programisty zdolnego do skonfigurowania prywatnego środowiska AI i budowania funkcjonalnych aplikacji, które współdziałają z lokalnymi modelami. Pod koniec tego kursu zrozumiesz, jak zarządzać cyklami życia modelu i integrować je z profesjonalnymi przepływami pracy oprogramowania bez wysyłania danych na zewnętrzne serwery. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia lokalnej architektury LLM i prywatności-pierwszej AI. - Skonfiguruj Ollama, aby uruchamiać i zarządzać różnymi modelami open source w systemie. - Twórz niestandardowe aplikacje AI za pomocą struktur API zgodnych z Pythonem i OpenAI. - Wdrażaj Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby modele mogły wchodzić w interakcje z prywatnymi dokumentami. - Skonfiguruj lokalny interfejs czatu internetowego, aby uzyskać uproszczone wrażenia użytkownika. - Zastosuj nowoczesne techniki szybkiej inżynierii i podstawowe przepływy pracy agentów do lokalnych modeli. - Ćwicz dostosowywanie modelu, aby dostosować odpowiedzi AI do konkretnych zadań zawodowych. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowej mechaniki działania lokalnych modeli.Następnie przejdziesz przez konfigurację systemu, zarządzanie wierszem poleceń i praktyczne opracowywanie Pythona, aby stworzyć solidne, prywatne narzędzia AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, programistów i entuzjastów AI, którzy chcą poznać lokalne LLM.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z akceleracją sprzętową lub chmurą AI. Zacznij budować własne prywatne środowisko AI już dziś.