Ana içeriğe geç

Kurs

Llama 3 ile Çalışmak

Orta Düzey2 sa

Llama LLM'yi yerel olarak çalıştırmak ve yığınınıza entegre etmek için en son teknikleri keşfedin.

Python2 sa7 video21 Egzersiz1,750 XP15,373Başarı belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek, Kullanım Koşullarımızı ve Gizlilik Politikamızı kabul etmiş ve verilerinizin ABD'de saklandığını onaylamış olursunuz.

Binlerce şirketteki öğrenenler tarafından beğenildi

Bir Ekibe mi Eğitim Veriyorsunuz?

İşletmeler İçin Deneyin

Kurs Açıklaması

Llama Büyük Dil Modeli (LLM) kullanımını öğrenin

Llama LLM nedir ve projelerinizi geliştirmek için nasıl kullanabilirsiniz? Bu kurs, Llama'yı yerel olarak çalıştırmayı, komut mühendisliği kullanarak yanıtlarını yönlendirmeyi ve yapılandırılmış ve bağlam farkında konuşmalar oluşturmayı öğretecektir.

Llama modelini ve uygulamalarını anlayın

Llama'nın temel kavramlarına giriş yaparak başlayacak, Llama modelleriyle nasıl etkileşim kuracağınızı öğrenecek ve kullanım örneklerini keşfedeceksiniz. Llama-cpp-python kütüphanesini kullanarak modeli kurma, çalıştırma ve etkileşim kurma konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. İlerledikçe, Llama'nın yanıtlarını iyileştirmek, konuşma geçmişini korumak ve otomatikleştirilmiş iş akışlarına entegre edilmeye hazır yapılandırılmış çıktılar oluşturmak için teknikler uygulayacaksınız.

Bu, geliştiriciler ve yapay zeka uzmanları için Llama'ya ideal bir giriş niteliğindedir. Bu güçlü açık kaynaklı LLM'nin temellerini ve gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanacağını araştırıyor.

Ön Koşullar

Müfredat

Kurs planı

1

LLM’leri ve Llama’yı Anlamak

Büyük dil modelleri alanı hızla büyüdü ve Llama öne çıkanlardan biri. Llama 3 ile olanaklar katlandı. Yeteneklerini keşfet, onu llama-cpp-python ile nasıl kullanacağını öğren ve parametreleri ayarlayarak iletileri yönlendirmek için modele belirli roller atayarak davranışını nasıl kontrol edeceğini kavra.
Bölüme Başla
2

Llama’yı Yerelde Kullanmak

Dil modelleri yalnızca metin üretmekten fazlasını yapabilir — yapılandırılmış ve bağlama duyarlı yanıtlar vermeleri yönlendirilebilir. Bu bölümde, belirli formatlarda çıktılar üretmek için llama-cpp-python’dan nasıl yararlanacağını, veri entegrasyonu için JSON uyumlu yanıtlar dahil, keşfedeceksin. Ayrıca, farklı görevlere uyum sağlaması için Llama’nın çıktısını istem teknikleriyle iyileştireceksin. Son olarak, birden çok alışveriş boyunca bağlamı koruyan konuşmalar kurarak daha doğal etkileşimler sağlayacaksın.
Bölüme Başla

Llama 3 ile Çalışmak

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Şimdi Kaydol

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.