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Corso

Lavorare con Llama 3

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 03/2025
Scopri le ultime tecniche per usare Llama LLM in locale e integrarlo nel tuo stack.
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LlamaArtificial Intelligence
2 h
7 video
21 Esercizi
1,750 XP
13,932
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Descrizione del corso

Impara a usare il modello linguistico Llama Large-Language Model (LLM)

Cos'è Llama LLM e come puoi usarlo per migliorare i tuoi progetti? Questo corso ti insegnerà come usare Llama sul tuo computer, gestire le sue risposte con il prompt engineering e creare conversazioni strutturate e sensibili al contesto.

Capire il modello Llama e come si usa

Inizierai con un'introduzione ai concetti base di Llama, imparando come interagire con i modelli Llama e scoprendo i loro casi d'uso. Acquisirai esperienza pratica nella configurazione, nell'esecuzione e nell'interazione con il modello utilizzando la libreria llama-cpp-python. Man mano che vai avanti, userai delle tecniche per migliorare le risposte di Llama, tenere traccia della cronologia delle conversazioni e creare output strutturati pronti per essere integrati nei flussi di lavoro automatizzati.

Questa è un'introduzione perfetta a Llama per sviluppatori e professionisti dell'intelligenza artificiale. Esplora le basi di questo potente LLM open source e come usarlo in situazioni reali.

Prerequisiti

Python Toolbox
1

Capire gli LLM e Llama

Il campo dei large language model è esploso e Llama spicca tra tutti. Con Llama 3, le possibilità sono cresciute enormemente. Esplora le sue capacità, impara a usarlo con llama-cpp-python e capisci come controllare il comportamento del modello regolando i parametri e assegnando ruoli specifici per guidare la conversazione.
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2

Usare Llama in locale

I modelli linguistici possono fare molto più che generare testo: possono essere guidati per produrre risposte strutturate e sensibili al contesto. In questo capitolo vedrai come sfruttare llama-cpp-python per generare output in formati specifici, inclusi riscontri compatibili con JSON per l’integrazione dei dati. Inoltre, affinerai l’output di Llama usando tecniche di prompting per allineare le risposte a compiti diversi. Infine, costruirai conversazioni che mantengono il contesto su più scambi, garantendo interazioni più naturali.
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