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कोर्स विवरण
Llama Large-Language Model (LLM) का उपयोग करना सीखें
Llama LLM क्या है, और आप इसका उपयोग अपने प्रोजेक्ट्स को बेहतर बनाने के लिए कैसे कर सकते हैं? यह पाठ्यक्रम आपको Llama को स्थानीय रूप से चलाना, prompt engineering का उपयोग करके उसके उत्तरों को निर्देशित करना, और संरचित तथा संदर्भ-सचेत वार्तालाप बनाना सिखाएगा।Llama मॉडल और उसके अनुप्रयोगों को समझें
आप Llama की आधारभूत अवधारणाओं के परिचय से शुरुआत करेंगे, Llama मॉडलों के साथ इंटरैक्ट करना सीखेंगे और उनके उपयोग के मामलों का अन्वेषण करेंगे। आपको llama-cpp-python लाइब्रेरी का उपयोग करके मॉडल को सेट अप करने, चलाने और उसके साथ इंटरैक्ट करने का व्यावहारिक अनुभव मिलेगा। जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप Llama के उत्तरों को परिष्कृत करने, वार्तालाप इतिहास बनाए रखने, और स्वचालित वर्कफ़्लो में एकीकृत किए जाने के लिए तैयार संरचित आउटपुट उत्पन्न करने की तकनीकों को लागू करेंगे।यह डेवलपर्स और AI प्रैक्टिशनर्स के लिए Llama का एक आदर्श परिचय है। यह इस शक्तिशाली ओपन-सोर्स LLM की नींव और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इसे कैसे लागू किया जाए, इसका अन्वेषण करता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
LLMs और Llama को समझना
बड़े लैंग्वेज मॉडल्स का क्षेत्र तेज़ी से बढ़ा है, और Llama इसमें अलग नजर आता है। Llama 3 के साथ संभावनाएँ और बढ़ गई हैं। इसकी क्षमताएँ जानिए, इसे llama-cpp-python के साथ उपयोग करना सीखिए, और पैरामीटर्स समायोजित करके तथा बातचीत को निर्देशित करने के लिए विशेष भूमिकाएँ सौंपकर मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करना समझिए।
2
Llama को लोकली इस्तेमाल करना
लैंग्वेज मॉडल्स केवल टेक्स्ट जनरेट करने से आगे बढ़कर, निर्देशित किए जाने पर स्ट्रक्चर्ड और संदर्भ-संवेदी रिस्पॉन्स भी दे सकते हैं। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि llama-cpp-python का उपयोग करके विशेष फ़ॉर्मैट्स में आउटपुट कैसे जनरेट करें, जिनमें डेटा इंटेग्रेशन के लिए JSON-कम्पैटिबल रिस्पॉन्स भी शामिल हैं। आप अलग-अलग टास्क्स के अनुरूप रिस्पॉन्स लाने के लिए प्रॉम्प्टिंग तकनीकों से Llama के आउटपुट को और परिष्कृत भी करेंगे। अंत में, आप ऐसे संवाद बनाएँगे जो कई एक्सचेंजेज़ में संदर्भ बनाए रखें, ताकि इंटरैक्शन अधिक स्वाभाविक हों।
Llama 3 के साथ काम करना
कोर्स
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