Lokale KI-Entwicklung mit Qwen 2.5 und Ollama

Durch die Nutzung von lokalen Modellen für große Sprachen können Entwickler sichere, reaktionsschnelle Anwendungen direkt auf ihrer eigenen Hardware erstellen, die dann in der Cloud ausgeführt werden können, ohne dass teure Cloud-APIs oder Datenschutzkompromisse erforderlich sind. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Prozess der Einrichtung und Entwicklung von Anwendungen mit Qwen 2.5 und Ollama.Sie werden vom Verständnis grundlegender KI-Konzepte zum Schreiben sauberen Python-Codes übergehen, der mit lokalen Modellen verbunden ist, strukturierte Daten verarbeitet und Vorhersagen über eine moderne Web-API bereitstellt. Was Sie lernen: Verstehen Sie die Grundlagen der lokalen Modellarchitektur und Quantisierung; Konfigurieren Sie Ollama, um Qwen 2.5-Modelle effizient auf Ihrem lokalen Computer auszuführen und zu verwalten; Erstellen Sie asynchrone API-Endpunkte mit FastAPI, um mit Ihren lokalen Models zu interagieren; Implementieren Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster für Dokumentabfragen; Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken, um strukturierte JSON-Ausgaben zu sichernÜben Sie das Schreiben von sauberem, typgekennzeichnetem Python-Code, um den Konversationsspeicher zu verwalten.Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Einrichtungsleitfäden und führt Sie dann Schritt für Schritt durch API-Integration, Speicherverwaltung und lokale Backend-Bereitstellung. Sie lernen durch klare schriftliche Erklärungen, strukturierte Code-Walkthroughs und praktische Übungen.Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Python-Enthusiasten und erfordert keine Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung privater, leistungsstarker KI-Anwendungen auf Ihrem lokalen Computer.