Creare applicazioni AI locali con Ollama, Python e Fine-Tuning

L'esecuzione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) in locale sul tuo hardware garantisce la completa privacy dei dati, elimina i costi delle API e ti offre il pieno controllo del tuo ambiente di sviluppo. Questo corso completo basato su testo ti guida passo dopo passo dalla configurazione del tuo ambiente locale alla distribuzione di applicazioni AI private completamente funzionali.Impara come interagire con i modelli locali utilizzando Python, implementare modelli di recupero avanzati, coordinare flussi di lavoro multi-agente e persino perfezionare i modelli per attività specializzate, il tutto in esecuzione interamente sulla tua macchina locale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli LLM locali, i requisiti hardware e i formati di quantizzazione del modello come GGUF. - Crea applicazioni web interattive con Streamlit alimentate interamente da modelli locali in esecuzione su Ollama. - Implementare Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando il moderno chunking semantico, l'incorporamento di documenti e la ricerca vettoriale locale. - Orchestra sistemi AI multi-agente utilizzando CrewAI e LangChain per risolvere problemi complessi e multi-step. - Regolare piccoli modelli di istruzioni specializzati utilizzando Unsloth e QLoRA ed esportarli nuovamente in Ollama. - Applicare le migliori pratiche di ingegneria tempestive su misura specificamente per modelli locali più piccoli per massimizzare le loro capacità di ragionamento. Inizierai imparando i concetti fondamentali dell'architettura LLM locale, i requisiti hardware e la quantizzazione del modello.Da lì, progredirai attraverso spiegazioni pratiche guidate dal testo e snippet di codice per costruire interfacce di chat, coordinare team di agenti autonomi ed eseguire una pipeline di messa a punto locale. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti e intermedi e appassionati di IA che desiderano costruire sistemi di IA privati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico o la distribuzione LLM, sebbene sia consigliata una conoscenza di base di Python. Inizia a leggere oggi stesso e prendi il pieno controllo del tuo sviluppo di IA con modelli locali privati.