Sfruttare Ollama: Costruire applicazioni LLM locali con Python

L'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni in locale ti offre il controllo completo sulla privacy dei tuoi dati e sui costi di sviluppo. Questo corso ti mostra come sfruttare la potenza di Ollama per eseguire e gestire modelli potenti direttamente sulla tua macchina. Progredirai dalla comprensione delle architetture di base dei modelli alla scrittura di codice Python pulito che interagisce con i modelli locali, gestisce i prompt di sistema e implementa i moderni pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG). Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti degli LLM locali, della quantizzazione dei modelli e dell'ecosistema Ollama. - Configurare ed eseguire vari modelli open-source in locale utilizzando semplici comandi da terminale. - Scrivere script Python per interagire con i modelli locali utilizzando moderne librerie client API. - Implementare pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) utilizzando database vettoriali locali. - Applicare tecniche di prompt engineering per strutturare gli output del modello come dati JSON puliti. - Gestire ambienti virtuali e utilizzare i type hints di Python per costruire applicazioni AI robuste e manutenibili. Inizierai con la terminologia essenziale e la configurazione locale prima di passare all'integrazione pratica con Python, agli output strutturati e ai pattern avanzati di workflow locale. Questo corso è progettato per sviluppatori Python da principianti a intermedi che desiderano costruire applicazioni basate sull'AI in locale. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il machine learning o l'hosting di LLM. Leggi le lezioni basate su testo, analizza gli esempi di codice e inizia a costruire applicazioni AI sicure e private oggi stesso.