Lokal na mga LLM para sa Coding: Ollama, llama.cpp, at RAG

Habang binabago ng artificial intelligence ang software development, ang pag-asa lamang sa mga cloud-based na modelo ay maaaring magdulot ng mga alalahanin sa privacy at magkaroon ng mataas na gastos. Ituturo sa iyo ng kursong ito kung paano dalhin ang kapangyarihan ng malalaking language model nang direkta sa sarili mong hardware. Ie-explore mo kung paano mag-set up, mag-configure, at gumamit ng mga lokal na LLM upang lumikha ng mga secure at offline na coding assistant at isama ang mga ito sa iyong pang-araw-araw na development workflow. Ang iyong matututuhan: Unawain ang mga pangunahing konsepto sa likod ng malalaking language model at lokal na inference. I-configure at patakbuhin ang mga lokal na modelo gamit ang Ollama at llama.cpp nang ligtas sa sarili mong makina. Bumuo ng isang pangunahing Retrieval-Augmented Generation (RAG) system gamit ang mga modernong konsepto ng vector database. Ilapat ang mga lokal na LLM upang bumuo ng code, magsulat ng mga test, at mag-automate ng mga nakasanayang gawain sa development. Magsanay ng mga prompt engineering na teknik na iniangkop para sa mas maliliit at lokal na naka-host na mga modelo. Isama ang mga offline na kakayahan ng AI autocomplete sa iyong kasalukuyang development environment. Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya ng AI at mga pangunahing konsepto bago lumipat sa mga praktikal na tagubilin sa pag-set up at mga nakasulat na pagsasanay sa coding. Uunlad ka nang hakbang-hakbang mula sa pangunahing pagpapatakbo ng modelo patungo sa pagbuo ng isang simple at secure na lokal na RAG pipeline. Idinisenyo para sa mga developer, backend engineer, at mga tech enthusiast sa beginner level, ang text-based na kursong ito ay hindi nangangailangan ng paunang karanasan sa machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang kontrolin ang iyong mga tool sa AI at bumuo ng mga secure at lokal na development assistant.