Ana içeriğe atla

Kurs

Llama 3 ile Çalışmak

Orta2 sa

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

Python2 sa7 video21 Alıştırma1,750 XP14,608Başarı belgesi

Ücretsiz Hesap Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek şu belgeleri kabul etmiş olursunuz: Kullanım Şartları, bizim Gizlilik Politikası ve verilerinizin ABD'de depolandığını.

Binlerce şirketteki öğrenciler tarafından seviliyor

Bir Ekibi mi Eğitiyorsunuz?

İşletmeler için Dene

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 içeriği

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

Hemen Kaydolun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.