Использование Ollama: создание локальных приложений LLM с помощью Python

Выполнение больших языковых моделей локально дает вам полный контроль над конфиденциальностью данных и затратами на разработку. Этот курс покажет вам, как использовать мощь Ollama для запуска и управления мощными моделями непосредственно на вашей собственной машине. Вы пройдете путь от понимания базовой архитектуры моделей до написания чистого кода на Python, который взаимодействует с локальными моделями, обрабатывает системные запросы и реализует современные шаблоны генерации с расширенным извлечением (RAG). Что вы узнаете: - Понять основы локальных LLM, квантификации моделей и экосистемы Ollama. - Настройка и запуск различных моделей с открытым исходным кодом локально с помощью простых команд терминала. - Написать скрипты на Python для взаимодействия с локальными моделями с использованием современных клиентских библиотек API. - внедрение схем генерации с использованием метода поиска и дополнения (RAG) с использование локальных векторных баз данных. - Применять быстрые методы инженерии к выходам модели структуры в виде чистых данных JSON. - Управляйте виртуальными средами и используйте подсказки типа Python для создания надежных, поддерживаемых приложений AI. Вы начнете с основной терминологии и локальной настройки, прежде чем перейти к практической интеграции Python, структурированным выходам и продвинутым локальным шаблонам рабочего процесса. Этот курс предназначен для начинающих и промежуточных разработчиков Python, которые хотят создавать приложения с искусственным интеллектом локально. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением или хостингом LLM. Прочитайте текстовые уроки, проанализируйте примеры кода и начните создавать безопасные частные приложения с искусственным интеллектом уже сегодня.