강의
Llama 3 다루기
중급기술 수준
업데이트됨 2025. 3.
LlamaArtificial Intelligence2시간7 동영상21 연습 문제1,750 XP13,873성취 증명서
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Llama 대규모 언어 모델(LLM) 사용법을 배우세요
Llama LLM이란 무엇이며, 이를 어떻게 활용해 프로젝트를 향상시킬 수 있을까요? 이 강의에서는 Llama를 로컬에서 실행하는 방법, 프롬프트 엔지니어링으로 응답을 유도하는 방법, 그리고 구조화되고 맥락을 인식하는 대화를 구축하는 방법을 배우게 됩니다.Llama 모델과 그 활용 사례를 이해하기
라마의 기초 개념 소개로 시작하여, Llama 모델과 상호작용하는 방법을 배우고 다양한 활용 사례를 살펴보게 됩니다. llama-cpp-python 라이브러리를 사용해 모델을 설정하고, 실행하고, 상호작용하는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 진행하면서 Llama의 응답을 다듬고, 대화 기록을 유지하며, 자동화된 워크플로에 통합할 준비가 된 구조화된 출력을 생성하는 기법을 적용하게 됩니다.개발자와 AI 실무자를 위한 Llama 입문 과정으로 이상적입니다. 이 강력한 오픈소스 LLM의 기초와 이를 실제 상황에 적용하는 방법을 살펴봅니다.
선수 조건
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.
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