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Kurs

Arbeiten mit Llama 3

Mittelstufe2 Std.

Schau dir die neuesten Techniken an, um Llama LLM lokal zu nutzen und in deinen Stack zu integrieren.

Python2 Std.7 Videos21 Übungen1,750 XP14,560Leistungsnachweis

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Geliebt von Lernenden in Tausenden Unternehmen

Kursbeschreibung

Lerne, wie du das Llama Large-Language Model (LLM) benutzt

Was ist Llama LLM und wie kannst du es nutzen, um deine Projekte zu verbessern? In diesem Kurs lernst du, wie du Llama lokal ausführen, seine Antworten mithilfe von Prompt Engineering steuern und strukturierte, kontextbezogene Gespräche aufbauen kannst.

Verstehe das Llama-Modell und seine Anwendungen

Du startest mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von Llama, lernst, wie du mit Llama-Modellen umgehst, und schaust dir ihre Anwendungsfälle an. Du sammelst praktische Erfahrungen beim Einrichten, Ausführen und Interagieren mit dem Modell mithilfe der Bibliothek llama-cpp-python. Im Laufe deiner Arbeit wirst du Techniken anwenden, um die Antworten von Llama zu verfeinern, den Gesprächsverlauf zu speichern und strukturierte Ergebnisse zu generieren, die in automatisierte Arbeitsabläufe integriert werden können.

Das ist eine super Einführung in Llama für Entwickler und Leute, die sich mit KI beschäftigen. Es geht um die Grundlagen dieses starken Open-Source-LLM und wie man es in echten Szenarien anwendet.

Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

1

LLMs und Llama verstehen

Das Feld der Large Language Models boomt, und Llama sticht hervor. Mit Llama 3 haben sich die Möglichkeiten enorm erweitert. Entdecke seine Fähigkeiten, lerne die Nutzung mit llama-cpp-python und verstehe, wie du das Verhalten des Modells steuerst – durch das Anpassen von Parametern und das Zuweisen spezifischer Rollen, um die Unterhaltung zu lenken.
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2

Llama lokal verwenden

Sprachmodelle können mehr als nur Text generieren – sie lassen sich so steuern, dass sie strukturierte und kontextbewusste Antworten liefern. In diesem Kapitel lernst du, wie du mit llama-cpp-python Ausgaben in bestimmten Formaten erzeugst, einschließlich JSON-kompatibler Antworten für die Datenintegration. Außerdem verfeinerst du Llamas Ausgaben mit Prompting-Techniken, um Antworten an unterschiedliche Aufgaben anzupassen. Zum Schluss baust du Gespräche, die über mehrere Wechsel hinweg den Kontext bewahren und dadurch natürlicher wirken.
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