تطوير نماذج اللغة الكبيرة المحلية (LLM) باستخدام Ollama و Python

تعد خصوصية البيانات والتحكم فيها أمرًا ضروريًا عند العمل مع الذكاء الاصطناعي الحديث. يعلمك هذا المساق كيفية الابتعاد عن الحلول المعتمدة على السحابة وتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) القوية مباشرة على أجهزتك الخاصة لتحقيق أقصى قدر من الأمان والتخصيص. ستنتقل من مبتدئ إلى مطور واثق قادر على إعداد بيئة ذكاء اصطناعي خاصة وبناء تطبيقات وظيفية تتفاعل مع النماذج المحلية. بحلول نهاية هذا المساق، ستفهم كيفية إدارة دورات حياة النماذج ودمجها في سير عمل البرامج الاحترافية دون إرسال بياناتك إلى خوادم خارجية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لهندسة LLM المحلية والذكاء الاصطناعي الذي يركز على الخصوصية أولاً. - تهيئة Ollama لتشغيل وإدارة مجموعة متنوعة من النماذج مفتوحة المصدر على نظامك. - بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مخصصة باستخدام Python وهياكل API المتوافقة مع OpenAI. - تطبيق التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للسماح للنماذج بالتفاعل مع مستنداتك الخاصة. - إعداد واجهة دردشة محلية قائمة على الويب لتجربة مستخدم مبسطة. - تطبيق تقنيات هندسة الأوامر الحديثة وسير العمل الأساسية للوكلاء على النماذج المحلية. - ممارسة تخصيص النماذج لتكييف استجابات الذكاء الاصطناعي مع مهام مهنية محددة. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية والآليات الأساسية لكيفية عمل النماذج المحلية. ستتقدم بعد ذلك عبر تهيئة النظام، وإدارة سطر الأوامر، وتطوير Python العملي لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي قوية وخاصة. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين والمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في استكشاف LLMs المحلية. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تسريع الأجهزة أو الذكاء الاصطناعي السحابي. ابدأ في بناء بيئة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك اليوم.