ساخت اپلیکیشن های LLM محلی با پایتون و Ollama

یاد بگیرید که چگونه اپلیکیشن های LLM را در سیستم خود با استفاده از Ollama و LangChain در پایتون به‌ طور کاملا خصوصی و ایمن ایجاد کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• دانلود و نصب Ollama برای اجرای مدل‌ های LLM روی دستگاه محلی خود
• راه‌ اندازی و پیکربندی مدل Llama LLM برای استفاده محلی
• سفارشی‌ سازی مدل‌ های LLM با استفاده از گزینه‌ های خط فرمان برای نیازهای خاص برنامه
• ذخیره و استقرار نسخه‌ های اصلاح شده مدل‌ های LLM در محیط محلی شما
• توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر پایتون که با مدل‌ های Ollama به صورت ایمن تعامل می‌ کنند.
• فراخوانی و ادغام مدل‌ ها از طریق Ollama REST API برای تعامل یکپارچه با سیستم‌ های خارجی
• بررسی در سازگاری با OpenAI در Ollama برای گسترش عملکرد مدل‌ های شما
• ساخت یک سیستم تولید تقویت شده با بازیابی (RAG) برای پردازش و کوئری کارآمد اسناد بزرگ
• ایجاد اپلیکیشن های LLM کاملاً کاربردی با استفاده از LangChain و Ollama و ابزارهایی مانند عامل‌ ها و سیستم‌ های بازیابی برای پاسخ به کوئری های کاربر

توضیحات دوره

در طول این دوره، شما مدل‌ ها را با استفاده از پایتون می‌ سازید، سفارشی می‌ کنید و استقرار می‌ دهید و ویژگی‌ های کلیدی مانند مهندسی پرامپت، تکنیک‌ های بازیابی و ادغام مدل را پیاده‌ سازی می‌ کنید، همه این‌ ها در راحتی تنظیمات محلی شما است.

آنچه این دوره را متمایز می‌ کند، تمرکز آن بر حریم خصوصی، کنترل و تجربه عملی با استفاده از ابزارهای پیشرفته‌ ای مانند Ollama و LangChain است. در پایان، شما یک اپلیکیشن LLM کاملاً کاربردی خواهید داشت و مهارت‌ های لازم برای ایجاد سیستم‌ های هوش مصنوعی امن به طور مستقل را کسب خواهید کرد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌ دهندگان نرم‌ افزار که می‌ خواهند اپلیکیشن های LLM خصوصی را بر روی ماشین‌ های محلی خود بسازند و اجرا کنند.
• دانشمندان داده که به دنبال یکپارچه‌ سازی مدل‌ های پیشرفته LLM در گردش کار خود بدون اتکا به راه‌ حل‌ های ابری هستند.
• متخصصان متمرکز بر حریم خصوصی که نیاز دارند کنترل کامل بر داده‌ خود داشته باشند در حالی که از مدل‌ های هوش مصنوعی قدرتمند استفاده می کنند.
• علاقه‌ مندان به تکنولوژی که به بررسی راه اندازی محلی LLM با استفاده از ابزارهای پیشرفته‌ ای مانند Ollama و LangChain علاقه‌ مند هستند.