ローカルAIアプリケーションの構築

クラウド上の高価なサードパーティのAPIに依存せずに強力なAIアプリケーションを構築したいと思っているのですか？自分のハードウェア上でローカルに大規模言語モデル (LLM) を実行することで、完全なデータプライバシーを確保し、APIコストを削減し、開発環境を完全にコントロールできるようになります。 このテキストベースの包括的なコースでは、ローカル環境の設定から完全に機能的なプライベートAIアプリケーションの展開まで、ステップバイステップで案内します。Pythonを使用してローカルモデルとのインタラクション、高度な検索パターンの実装、マルチエージェントワークフローの調整、さらには特殊なタスクのためのモデルの微調整までを学びます。すべてはローカルマシン上で実行されます。 学ぶことは ローカルＬＬＭの基本的な概念，ハードウェア要求，ＧＧＵＦなどのモデル量子化フォーマットを理解する。 Ｏｌｌａｍａ上で動作するローカルモデルを用いて，Ｓｔｒｅｅｍｌｉｔを用いて対話型ウェブアプリケーションを構築する。 また，検索拡張生成（ＲＡＧ）を実装し，現代的な意味的なチャッキング，文書埋め込み，局所的なベクトル検索を用いた。 複雑な多段階問題を解くために，ＣｒｅｗＡＩとＬａｎｇＣｈａｉｎを用いてマルチエージェントＡＩシステムをオーケストラする。 - UnslothとQLoRAを用いて小さな特殊な命令モデルを微調整し、それらをOllamaに戻す。 また，小型の局所モデルに適した即応型のベストプラクティスを適用し，推論能力を最大化する。 ローカルＬＬＭアーキテクチャ，ハードウェア要求，モデル量子化の基本的な概念を学び，それからテキストガイドによる実用的な説明とコードスニペットを通して，チャットインタフェースを構築し，自律エージェントチームを協調させ，ローカル微調整パイプラインを実行する。 このコースは、プライベートAIシステムを構築したい初心者から中級者までの開発者とAIマニア向けに設計されています。Pythonの基本的な理解は推奨されますが、機械学習やLLMのデプロイの経験は必要ありません。 今日から読み始め、プライベートでローカルなモデルを使ってAI開発を完全にコントロールしてください。