LLM locali per la programmazione: Ollama, llama.cpp e RAG

Mentre l'intelligenza artificiale trasforma lo sviluppo del software, affidarsi esclusivamente a modelli basati sul cloud può sollevare problemi di privacy e comportare costi elevati. Questo corso ti insegna come portare la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni direttamente sul tuo hardware. Esplorerai come configurare, impostare e utilizzare LLM locali per creare assistenti di programmazione offline sicuri e integrarli nei tuoi flussi di lavoro di sviluppo quotidiani. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali alla base dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'inferenza locale. Configurare ed eseguire modelli locali utilizzando Ollama e llama.cpp in modo sicuro sulla tua macchina. Costruire un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) fondamentale utilizzando concetti moderni di database vettoriali. Applicare LLM locali per generare codice, scrivere test e automatizzare le attività di sviluppo quotidiane. Praticare tecniche di prompt engineering su misura per modelli più piccoli ospitati localmente. Integrare funzionalità di completamento automatico AI offline nel tuo ambiente di sviluppo esistente. Il corso inizia con la terminologia AI essenziale e i concetti fondamentali prima di passare alle istruzioni pratiche di configurazione e agli esercizi di programmazione scritti. Progredirai passo dopo passo dall'esecuzione di base del modello alla creazione di una pipeline RAG locale semplice e sicura. Progettato per sviluppatori, ingegneri backend e appassionati di tecnologia a livello principiante, questo corso testuale non richiede alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per assumere il controllo dei tuoi strumenti di AI e creare assistenti di sviluppo locali e sicuri.