Lokale LLM-Entwicklung mit Ollama und Python

Datenschutz und Kontrolle sind essentiell, wenn Sie mit moderner Künstlicher Intelligenz arbeiten.Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie sich von cloudabhängigen Lösungen abwenden und leistungsstarke große Sprachmodelle (LLMs) direkt auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, um maximale Sicherheit und Anpassung zu gewährleisten. Sie werden vom Anfänger zum selbstbewussten Entwickler, der in der Lage ist, eine private KI-Umgebung einzurichten und funktionale Anwendungen zu erstellen, die mit lokalen Modellen interagieren. Am Ende dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie Modelllebenszyklen verwalten und in professionelle Software-Workflows integrieren können, ohne Ihre Daten an externe Server senden zu müssen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der lokalen LLM-Architektur und der KI mit Datenschutz. - Konfigurieren Sie Ollama, um eine Vielzahl von Open-Source-Modellen auf Ihrem System auszuführen und zu verwalten. - Erstellen Sie benutzerdefinierte KI-Anwendungen mit Python und OpenAI-kompatiblen API-Strukturen. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Modelle mit Ihren privaten Dokumenten interagieren zu lassen. - Richten Sie eine lokale webbasierte Chat-Oberfläche für eine optimierte Benutzererfahrung ein. - Wenden Sie moderne Prompt-Engineering-Techniken und grundlegende agentische Workflows auf lokale Modelle an. - Üben Sie die Modellanpassung, um AI-Antworten auf bestimmte berufliche Aufgaben abzustimmen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den grundlegendsten Mechanismen der Funktionsweise lokaler Modelle, um dann die Systemkonfiguration, die Befehlszeilenverwaltung und die praktische Python-Entwicklung zu erlernen, um robuste, private KI-Tools zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Entwickler und KI-Enthusiasten, die lokale LLMs erkunden möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in Hardwarebeschleunigung oder Cloud-KI erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre eigene private KI-Umgebung auf.