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Curso

Trabajar con Llama 3

Intermedio2 h

Explora las últimas técnicas para ejecutar Llama LLM localmente e integrarlo en tu pila.

Python2 h7 vídeos21 ejercicios1,750 XP14,560Certificado de logro

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Descripción del curso

Aprende a utilizar el modelo de lenguaje grande (LLM) Llama.

¿Qué es Llama LLM y cómo puedes utilizarlo para mejorar tus proyectos? Este curso te enseñará cómo ejecutar Llama localmente, guiar sus respuestas mediante ingeniería de indicaciones y crear conversaciones estructuradas y sensibles al contexto.

Comprender el modelo Llama y sus aplicaciones.

Comenzarás con una introducción a los conceptos básicos de Llama, aprenderás a interactuar con los modelos de Llama y explorarás sus casos de uso. Obtendrás experiencia práctica en la configuración, ejecución e interacción con el modelo utilizando la biblioteca llama-cpp-python. A medida que avances, aplicarás técnicas para perfeccionar las respuestas de Llama, mantener el historial de conversaciones y generar resultados estructurados listos para integrarse en flujos de trabajo automatizados.

Esta es una introducción ideal a Llama para programadores y profesionales de la inteligencia artificial. Explora los fundamentos de este potente LLM de código abierto y cómo aplicarlo en situaciones reales.

Requisitos previos

Programa de formación

Contenido del curso

1

Entender los LLM y Llama

El campo de los modelos de lenguaje de gran tamaño ha explotado, y Llama destaca especialmente. Con Llama 3, las posibilidades se han disparado. Explora sus capacidades, aprende a usarlo con llama-cpp-python y comprende cómo controlar el comportamiento del modelo ajustando parámetros y asignando roles específicos para guiar la conversación.
Empezar capítulo
2

Usar Llama en local

Los modelos de lenguaje pueden hacer más que generar texto: se pueden guiar para producir respuestas estructuradas y con contexto. En este capítulo, explorarás cómo aprovechar llama-cpp-python para generar salidas en formatos concretos, incluidas respuestas compatibles con JSON para integrar datos. También pulirás la salida de Llama usando técnicas de prompting para alinear las respuestas con distintas tareas. Por último, crearás conversaciones que mantengan el contexto a lo largo de varios intercambios, logrando interacciones más naturales.
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