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Cours

Travailler avec Llama 3

Intermédiaire2 h

Découvrez les dernières techniques pour exécuter Llama LLM localement et l'intégrer à votre pile.

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

Apprenez à utiliser le modèle linguistique à grande échelle Llama (LLM)

Qu'est-ce que le Llama LLM et comment pouvez-vous l'utiliser pour améliorer vos projets ? Ce cours vous apprendra à exécuter Llama localement, à orienter ses réponses à l'aide de l'ingénierie des invites et à créer des conversations structurées et adaptées au contexte.

Comprendre le modèle Llama et ses applications

Vous commencerez par une introduction aux concepts fondamentaux de Llama, en apprenant à interagir avec les modèles Llama et en explorant leurs cas d'utilisation. Vous acquerrez une expérience pratique de la configuration, de l'exécution et de l'interaction avec le modèle à l'aide de la bibliothèque llama-cpp-python. Au fur et à mesure de votre progression, vous appliquerez des techniques pour affiner les réponses de Llama, conserver l'historique des conversations et générer des résultats structurés prêts à être intégrés dans des flux de travail automatisés.

Il s'agit d'une introduction idéale à Llama pour les développeurs et les professionnels de l'IA. Il explore les fondements de ce puissant LLM open source et la manière de l'appliquer dans des scénarios concrets.

Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

1

Comprendre les LLM et Llama

Le domaine des grands modèles de langage a explosé, et Llama se démarque. Avec Llama 3, les possibilités se sont envolées. Découvrez ses capacités, apprenez à l’utiliser avec llama-cpp-python et comprenez comment contrôler le comportement du modèle en ajustant les paramètres et en assignant des rôles précis pour guider la conversation.
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2

Utiliser Llama en local

Les modèles de langage peuvent faire bien plus que générer du texte : on peut les orienter pour produire des réponses structurées et sensibles au contexte. Dans ce chapitre, vous verrez comment exploiter llama-cpp-python pour générer des sorties dans des formats spécifiques, y compris des réponses compatibles JSON pour l’intégration de données. Vous affinerez également la sortie de Llama grâce à des techniques de prompting afin d’aligner les réponses sur différentes tâches. Enfin, vous construirez des conversations qui maintiennent le contexte sur plusieurs échanges, pour des interactions plus naturelles.
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