Sviluppo AI Locale con Qwen 2.5 e Ollama

Eseguire potenti modelli AI non richiede più costose API cloud o compromettere la privacy dei dati. Sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni locali, gli sviluppatori possono costruire applicazioni sicure e altamente reattive direttamente sul proprio hardware. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero processo di configurazione e sviluppo di applicazioni con Qwen 2.5 e Ollama. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali dell'AI alla scrittura di codice Python pulito che si interfaccia con modelli locali, gestisce dati strutturati e fornisce previsioni tramite una moderna API web. Cosa imparerai: Comprendere i fondamenti dell'architettura dei modelli locali e della quantizzazione; Configurare Ollama per eseguire e gestire i modelli Qwen 2.5 in modo efficiente sulla tua macchina locale; Costruire endpoint API asincroni usando FastAPI per interagire con i tuoi modelli locali; Implementare pattern di Generazione Aumentata da Recupero (RAG) di base per l'interrogazione di documenti; Applicare tecniche di prompt engineering per ottenere output JSON strutturati; Esercitarsi a scrivere codice Python pulito e con suggerimenti di tipo per gestire la memoria conversazionale. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le guide di configurazione, quindi procede passo dopo passo attraverso l'integrazione API, la gestione della memoria e la distribuzione del backend locale. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, walkthrough di codice strutturati ed esercizi pratici. Progettato per sviluppatori software principianti e appassionati di Python, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente con l'AI o il machine learning. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni AI private e potenti sulla tua macchina locale.