Phân phối mô hình mở và LLM

Mô hình mã nguồn mở cung cấp sự riêng tư, tùy chỉnh và kiểm soát chi phí không thể so sánh, nhưng tự lưu trữ chúng đòi hỏi một hiểu biết vững chắc về các đường ống triển khai. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản và các bước thực tế cần thiết để đưa các mô hình trọng lượng mở vào sản xuất. Bạn sẽ chuyển từ việc sử dụng API mã nguồn đóng sang phục vụ, quản lý và quy mô các mô hình mở của riêng bạn, cho bạn quyền kiểm soát hoàn toàn cơ sở hạ tầng AI của bạn. Trong khóa học này, bạn sẽ: 1. Hiểu kiến trúc cơ bản của các mô hình trọng lượng mở và cách chúng khác nhau từ API độc quyền. 2. Cấu hình môi trường địa phương và đám mây để chạy mô hình hiệu quả bằng cách sử dụng công cụ container hiện đại. 3.Tạo các điểm cuối API sẵn sàng sản xuất xung quanh các mô hình mở sử dụng các khung web nhẹ. 4. Apply optimization techniques such as quantization to run large models on limited hardware. 5. Thực hiện các mô hình cơ bản của Retrieval-Augmented Generation để kết nối các mô mẫu triển khai của bạn với dữ liệu bên ngoài. 6. giám sát hiệu suất mô hình, latency, và tiêu thụ tài nguyên. Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ và yêu cầu phần cứng cần thiết trước khi chuyển sang các giải thích viết từng bước, đoạn mã và chiến lược tối ưu hóa. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, kỹ sư và nhà sáng tạo kỹ thuật mới triển khai học máy, không cần kinh nghiệm kỹ năng DevOps hoặc AI trước đó. Bắt đầu xây dựng hệ thống AI tự hosted của bạn ngay hôm nay.