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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/llms-de-open-source-ia-sin-censura-y-segura-en-local/
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课程名称：开源LLMs：本地无审查、私密及安全的IA 概述：在当今数字时代，保护数据隐私至关重要，开源的大型语言模型（LLMs）已成为实现这一目标的重要工具。该课程将提供必要的技能，以便在本地环境中实施和管理开源LLMs，使你能够在利用人工智能的力量的同时，完全控制自己的数据，避免审查。 课程内容： 1. **大型语言模型基础**：介绍LLMs的基本概念，包括transformer架构、预训练与微调过程，以及与专有模型相关的隐私问题。 2. **开源LLMs探索**：分析主要的开源模型，如LLaMA和Falcon，了解何时选择开源模型而非专有模型，以及最新的技术创新。 3. **使用开源LLMs的工具**：学习使用关键工具和平台，如Hugging Face、Ollama和Flowise，在本地和云端访问和管理开源模型。 4. **Hugging Face实践**：深入探讨Hugging Face平台和其Transformers库，通过实际实验加深理解。 5. **使用Ollama进行本地部署**：了解如何在本地环境中安装和运行开源模型，以确保数据隐私。 6. **使用Flowise开发应用**：通过实际实验，学习如何使用Flowise创建无编程需求的应用，并集成Hugging Face模型。 7. **高级开源模型：LLaMA与Falcon**：深入使用LLaMA和Falcon，学习在不同平台上的实际应用。 8. **云端开源模型的使用**：学习如何通过Replicate平台使用模型如LLaMA、Vicuna和Falcon，优化其在云环境中的使用。 9. **高级技术：检索增强生成（RAG）**：了解RAG的概念及其在LLaMA 3模型中的应用，以整合特定知识。 10. **与LLMs的智能 Agent**：探索与外部工具交互的智能Agent，研究其在复杂任务中的应用和挑战。 该课程非常适合开发者、AI工程师以及任何希望掌握当今最强大的语言模型的人。通过理论与实践结合的学习方式，课程将提供相关工具，使学员能够有效、安全地在项目中使用开源模型。
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