Am Ende dieses Kurses werden Sie ein solides Verständnis von Großen Sprachmodellen haben, die lokal ausgeführt werden. Sie werden in der Lage sein, eine lokale Umgebung mit leistungsstarken Werkzeugen einzurichten, um verschiedene LLMs auszuführen und mit ihnen sowohl über eine Weboberfläche als auch über APIs zu interagieren.
Grundlagen der lokalen großen Sprachmodelle
Grundlagen der lokalen großen Sprachmodelle
Dozenten: Noah Gift
2.340 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2
(17 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Lokale große Sprachmodelle (LLMs)
Werkzeuge zur lokalen Ausführung von LLMs wie Llamafile
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Open Source Technologie
- Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Rust (Programmiersprache)
- Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Wichtige Details
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Bewertungen
9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In dieser Woche lernen Sie Strategien zur Risikominderung kennen, bewerten die Leistung von Aufgaben und operationalisieren Workflows, indem Sie Risiken in Notebooks identifizieren und eine LLM-Anwendung bereitstellen.
Das ist alles enthalten
21 Videos17 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In dieser Woche werden Sie verschiedene Arten von generativen KI-Anwendungen kennenlernen, darunter API-basierte, eingebettete Modelle und Systeme mit mehreren Modellen. Sie lernen die Grundlagen der Erstellung robuster Anwendungen mit Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG), um den Kontext zu verbessern. In praktischen Übungen werden Sie Erfahrungen mit der Bewertung der Leistung großer Sprachmodelle unter Verwendung von Elo-Bewertungen sammeln, die in Python, Rust, R und Julia kodiert sind. Dann werden Sie LLM-Workflows für die Produktion erkunden, wobei Sie Werkzeuge wie skypilot, Lorax und Ludwig für die Feinabstimmung von Modellen wie Mistral-7b verwenden. Schließlich werden Sie praktische Erfahrungen mit dem Testen einer Anwendung vor Ort und deren Bereitstellung in der Cloud sammeln.
Das ist alles enthalten
13 Videos13 Lektüren4 Aufgaben4 Unbewertete Labore
In dieser Woche lernen Sie die Grundlagen der generativen KI und verantwortungsvolle Einsatzstrategien kennen, um von den neuesten Fortschritten zu profitieren und gleichzeitig Sicherheit, Genauigkeit und Übersicht zu gewährleisten. Durch die direkte Anwendung von Konzepten in praktischen Übungen und Diskussionen mit anderen Teilnehmern werden Sie praktische Erfahrungen mit dem Einsatz von KI in der Produktion sammeln.
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