Hoppa till huvudinnehållet

Kurs

Arbeta med Llama 3

Mellannivå2 tim

Utforska de senaste teknikerna för att köra Llama LLM lokalt och integrera det i din stack.

Python2 tim7 videor21 övningar1,750 XP14,531Intyg om fullgjord kurs

Skapa ditt kostnadsfria konto

Fortsätt med Google
eller
Genom att fortsätta godkänner du våra Användarvillkor, vår Integritetspolicy och att dina data lagras i USA.

Älskad av elever på tusentals företag

Utbildar ett team?

Prova för företag

Kursbeskrivning

Lär dig använda Llama Large-Language Model (LLM)

Vad är Llama LLM, och hur kan du använda det för att förbättra dina projekt? Den här kursen lär dig hur du kör Llama lokalt, styr dess svar med prompt engineering och bygger strukturerade och kontextmedvetna konversationer.

Förstå Llama-modellen och dess användningsområden

Du börjar med en introduktion till Llamas grundläggande koncept, där du lär dig hur du interagerar med Llama-modeller och utforskar deras användningsområden. Du får praktisk erfarenhet av att konfigurera, köra och interagera med modellen med hjälp av biblioteket llama-cpp-python. Allteftersom du går vidare kommer du att tillämpa tekniker för att förfina Llamas svar, bevara konversationshistorik och generera strukturerade utdata som är redo att integreras i automatiserade arbetsflöden.

Detta är en idealisk introduktion till Llama för utvecklare och AI-utövare. Den utforskar grunderna i denna kraftfulla LLM med öppen källkod och hur du kan tillämpa den i verkliga scenarier.

Förkunskapskrav

Kursplan

Kursöversikt

1

Förstå LLM:er och Llama

Området för stora språkmodeller har exploderat, och Llama är ett av de mest framstående alternativen. Med Llama 3 har möjligheterna ökat markant. Utforska modellens funktioner, lär dig använda den med llama-cpp-python och förstå hur du styr modellens beteende genom att justera parametrar och tilldela specifika roller för att styra konversationen.
Starta kapitel
2

Använda Llama lokalt

Språkmodeller kan göra mer än att bara generera text – de kan styras till att producera strukturerade och kontextmedvetna svar. I det här kapitlet utforskar du hur du använder llama-cpp-python för att generera utdata i specifika format, inklusive JSON-kompatibla svar för dataintegration. Du förfinar också Llamas utdata med hjälp av prompttekniker för att anpassa svaren till olika uppgifter. Slutligen bygger du konversationer som behåller kontext över flera utbyten, vilket ger mer naturliga interaktioner.
Starta kapitel

Arbeta med Llama 3

Kurs
slutförd

Tjäna intyg om genomförande

Registrera dig nu

Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobil

Ta dig framåt var du än är med våra mobilkurser och dagliga 5-minuterskodningsutmaningar.