コース
Llama 3 を使いこなす
中級スキルレベル
更新日 2025/03
LlamaArtificial Intelligence2時間7 ビデオ21 演習1,750 XP13,873修了証明書
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Llama大規模言語モデル（LLM）の使い方を学ぶ
Llama LLMとは何か、そしてそれを使ってプロジェクトを強化するにはどうすればよいのでしょうか？このコースでは、Llamaをローカルで実行する方法、プロンプトエンジニアリングで応答を導く方法、そして構造化された文脈を意識した会話を構築する方法を学びます。Llamaモデルとその活用方法を理解する
Llamaの基礎概念の紹介から始め、Llamaモデルとのやり取りの方法を学び、その活用事例を探ります。 llama-cpp-pythonライブラリを使って、モデルのセットアップ、実行、操作を実践的に学べます。 進めていく中で、手法を活用してLlamaの応答を洗練させ、会話履歴を維持し、自動化ワークフローに統合できる構造化された出力を生成します。これは、開発者やAI実務者にとってLlamaを学ぶのに最適な入門コースです。 この強力なオープンソースLLMの基礎と、実際の現場でどのように活用するかを学びます。
前提条件
Python Toolbox1
Understanding LLMs and Llama
The field of large language models has exploded, and Llama is a standout. With Llama 3, possibilities have soared. Explore its capabilities, learn to use it with llama-cpp-python, and understand how to control the model's behavior by adjusting parameters and assigning specific roles to guide the conversation.
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Using Llama Locally
Language models can do more than just generate text - they can be guided to produce structured and context-aware responses. In this chapter, you'll explore how to leverage llama-cpp-python to generate outputs in specific formats, including JSON-compatible responses for data integration. You'll also refine Llama's output using prompting techniques to align responses with different tasks. Finally, you'll build conversations that maintain context across multiple exchanges, ensuring more natural interactions.
Llama 3 を使いこなす
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