Creación de aplicaciones de IA locales con Ollama, Python y ajuste fino

Si desea crear aplicaciones de IA potentes sin depender de costosas API en la nube de terceros, ejecute modelos de lenguaje grandes (LLM) localmente en su propio hardware para garantizar la privacidad completa de los datos, eliminar los costos de API y obtener un control total sobre su entorno de desarrollo. Este curso completo basado en texto lo guía paso a paso desde la configuración de su entorno local hasta la implementación de aplicaciones de IA privadas completamente funcionales.Aprenderá a interactuar con modelos locales usando Python, implementar patrones de recuperación avanzados, coordinar flujos de trabajo multiagente e incluso ajustar modelos para tareas especializadas, todo ejecutándose completamente en su máquina local. Lo que aprenderás: - Comprenda los conceptos básicos de los LLM locales, los requisitos de hardware y los formatos de cuantización de modelos como GGUF. - Construir aplicaciones web interactivas con Streamlit impulsadas completamente por modelos locales que se ejecutan en Ollama. - Implemente la generación aumentada de recuperación (RAG) utilizando fragmentación semántica moderna, incrustaciones de documentos y búsqueda de vectores locales. - Orqueste sistemas de IA multi-agente usando CrewAI y LangChain para resolver problemas complejos de varios pasos. - Ajuste fino de modelos de instrucción pequeños y especializados usando Unsloth y QLoRA, y expórtelos de nuevo a Ollama. - Aplique las mejores prácticas de ingeniería rápidas adaptadas específicamente para modelos locales más pequeños para maximizar sus capacidades de razonamiento. Comenzará aprendiendo los conceptos fundamentales de la arquitectura local de LLM, los requisitos de hardware y la cuantización de modelos, y a partir de ahí avanzará a través de explicaciones prácticas guiadas por texto y fragmentos de código para construir interfaces de chat, coordinar equipos de agentes autónomos y ejecutar una canalización de ajuste fino local. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes e intermedios y entusiastas de la IA que desean construir sistemas de IA privados.No se requiere experiencia previa con el aprendizaje automático o la implementación de LLM, aunque se recomienda una comprensión básica de Python. Comience a leer hoy y tome el control total de su desarrollo de IA con modelos locales privados.