Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Naucz się korzystać z dużego modelu językowego Llama (LLM)
Czym jest Llama LLM i jak możesz wykorzystać go do ulepszenia swoich projektów? Ten kurs nauczy Cię, jak uruchamiać Llama lokalnie, kierować jego odpowiedziami za pomocą prompt engineering oraz tworzyć uporządkowane i uwzględniające kontekst rozmowy.Poznaj model Llama i jego zastosowania
Zaczniesz od wprowadzenia do podstawowych koncepcji Llama, ucząc się, jak pracować z modelami Llama i poznając ich zastosowania. Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w konfiguracji, uruchamianiu i pracy z modelem przy użyciu biblioteki llama-cpp-python. W miarę postępów będziesz stosować techniki, aby dopracowywać odpowiedzi Llamy, zachowywać historię rozmowy i generować uporządkowane wyniki gotowe do integracji z automatyzowanymi przepływami pracy.To idealne wprowadzenie do Llama dla programistów i praktyków AI. Poznaje podstawy tego potężnego otwartoźródłowego LLM i pokazuje, jak stosować go w rzeczywistych scenariuszach.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Zrozumieć LLM-y i Llamę
Duże modele językowe rozwijają się w błyskawicznym tempie, a Llama wyróżnia się na ich tle. Llama 3 otwiera zupełnie nowe możliwości. Poznaj jej funkcje, naucz się używać jej z biblioteką llama-cpp-python i dowiedz się, jak kontrolować zachowanie modelu – przez dostosowywanie parametrów i przypisywanie ról, które nadają kierunek rozmowie.
- Czym jest Llama?50 XP
- Rozmowa z Llama 3100 XP
- Wyodrębnianie odpowiedzi100 XP
- Dostosowywanie parametrów modelu Llama 350 XP
- Sterowanie odpowiedziami asystenta obsługi klienta100 XP
- Zapewnianie bezpiecznych odpowiedzi100 XP
- Generowanie kreatywnych treści100 XP
- Przypisywanie ról w czacie50 XP
- Budowanie konwersacji100 XP
- Wiadomości systemowe100 XP
2
Lokalne użycie Llamy
Modele językowe to nie tylko generowanie tekstu – można je ukierunkować na tworzenie strukturalnych i kontekstowo spójnych odpowiedzi. W tym rozdziale nauczysz się wykorzystywać bibliotekę llama-cpp-python do generowania wyników w określonych formatach, w tym odpowiedzi zgodnych z JSON, przydatnych przy integracji danych. Poznasz techniki promptowania, które pozwolą dostosować odpowiedzi Llamy do różnych zadań. Na koniec zbudujesz rozmowy zachowujące kontekst przez wiele wymian, co zapewni bardziej naturalne interakcje.
Praca z Llama 3
Kurs
ukończony
