Разработка локальной LLM с Ollama и Python

Конфиденциальность данных и контроль являются важными при работе с современным искусственным интеллектом. Этот курс научит вас, как отойти от облачных решений и запускать мощные модели больших языков (LLM) непосредственно на вашем собственном оборудовании для максимальной безопасности и настройки. Вы превратитесь из новичка в уверенного разработчика, способного настроить частную среду ИИ и создавать функциональные приложения, взаимодействующие с локальными моделями. К концу этого курса вы поймете, как управлять жизненным циклом моделей и интегрировать их в профессиональные рабочие процессы программного обеспечения без отправки данных на внешние серверы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции локальной архитектуры LLM и ИИ, ориентированного на конфиденциальность. - Настройка Ollama для запуска и управления различными моделями с открытым исходным кодом в вашей системе. - Создание пользовательских приложений AI с использованием Python и OpenAI-совместимых структур API. - Реализация поиска-дополненного поколения (RAG), чтобы позволить моделям взаимодействовать с вашими частными документами. - Настройка локального веб-интерфейса чата для оптимизации пользовательского опыта. - Применять современные методы быстрого проектирования и основные агентные рабочие процессы к локальным моделям. - Практика настройки модели для адаптации ответов ИИ к конкретным профессиональным задачам. Курс начинается с основополагающей терминологии и основных механик функционирования локальных моделей. Затем вы пройдете через конфигурацию системы, управление командной строкой и практическую разработку Python, чтобы создать надежные, частные инструменты ИИ. Этот курс предназначен для начинающих, разработчиков и энтузиастов ИИ, которые хотят изучить местные LLM. Не требуется предыдущий опыт работы с аппаратным ускорением или облачным ИИ. Начните создавать свою собственную частную среду ИИ сегодня.