Развертывание и создание локальных приложений LLM с Ollama

Хотите экспериментировать с мощными моделями больших языков (LLM), не полагаясь на облачные API или обмен конфиденциальными данными? Ollama обеспечивает надежную локальную среду для запуска современных моделей частным образом на вашем собственном оборудовании. Этот курс поможет вам освоить основные концепции локальной архитектуры LLM, что позволит развертывать, управлять и настраивать модели для выполнения конкретных задач, превращая локальную установку в мощную среду разработки ИИ. Что вы узнаете: * Понимание основных компонентов LLM, включая токенизацию и квантификацию модели для эффективного локального развертывания. * Настройка и развертательство различных LLM с использованием Ollama Framework, управление локальными библиотеками моделей и версионирование. * Практикуются основные методы быстрого проектирования для оптимизации производительности модели и выходных данных для конкретных задач. * Применяются стратегии настройки производительность для ускорения вывода и оптимизации скорости генерации модели для плавной локальной работы. * Создание базовых агентов и приложений ИИ с использованием шаблонов поиска-дополненного поколения (RAG) для ответов, основанных на знаниях. * Освоение интерфейса командной строки и вызовов API, необходимых для интеграции Ollama в пользовательские рабочие процессы разработки. Курс начинается с основных определений и инструкций по настройке, постепенно переходит к практическому развертыванию, стратегиям оптимизации и, наконец, к созданию функциональных приложений на базе LLM. Этот курс предназначен для разработчиков, ученых по данным и технических энтузиастов, которые впервые развертывают LLM на месте. Не требуется предыдущий опыт работы с Ollama или продвинутыми концепциями ИИ. Начните создавать частные, высокопроизводительные приложения ИИ сегодня.