enthaltenBy the end of this course, a learner will have a solid understanding of Large Language Models running locally. You'll be able to setup a local environment using powerful tooling to run different LLMs and interact with them both with a web interface as well as with APIs.
Foundations of Local Large Language models
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4.6
(10 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 23 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Local Large Language Models (LLMs)
Tools for running LLMs locally like Llamafile
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Retrieval Augmented Generation
- Kategorie: LLMs
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This week, you will learn mitigation strategies, evaluate task performance, and operationalize workflows by identifying risks in notebooks and deploying an LLM application.
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21 Videos16 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
This week, you will explore different types of generative AI applications, including API-based, embedded model, and multi-model systems. You'll learn the fundamentals of building robust applications using techniques like Retrieval Augmented Generation (RAG) to improve context. Through hands-on exercises, you'll gain experience evaluating real-world performance of large language models using Elo ratings coded in Python, Rust, R, and Julia. Then you'll explore production LLM workflows using tools like skypilot, Lorax, and Ludwig for fine-tuning models like Mistral-7b. Finally, you'll gain hands-on experience testing an application locally and deploying it on the cloud.
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13 Videos13 Lektüren4 Aufgaben4 Unbewertete Labore
This week you will learn foundations of generative AI and responsible deployment strategies to benefit from the latest advancements while maintaining safety, accuracy, and oversight. By directly applying concepts through hands-on labs and peer discussions, you will gain practical experience putting AI into production.
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Häufig gestellte Fragen
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