Lokalne tworzenie AI z Qwen 2.5 i Ollama

Dzięki wykorzystaniu lokalnych modeli językowych o dużej skali programiści mogą tworzyć bezpieczne, wysoce responsywne aplikacje bezpośrednio na własnym sprzęcie, a także korzystać z rozwiązań do zarządzania danymi, takich jak SQL Server, Oracle i Microsoft Azure. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez cały proces konfigurowania i rozwijania aplikacji za pomocą Qwen 2.5 i Ollama.Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych koncepcji AI do pisania czystego kodu Pythona, który współpracuje z lokalnymi modelami, obsługuje uporządkowane dane i służy prognozom za pośrednictwem nowoczesnego interfejsu API. Co nauczysz się: Zrozum podstawy architektury i kwantyzacji modelu lokalnego; Skonfiguruj Ollama, aby wydajnie uruchamiać i zarządzać modelami Qwen 2.5 na komputerze lokalnym; Buduj asynchroniczne punkty końcowe API za pomocą FastAPI do interakcji z lokalnymi modelami; Wdrażaj podstawowe wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) do zapytań dokumentów; Zastosuj szybkie techniki inżynierskie, aby zabezpieczyć ustrukturyzowane wyjścia JSON;Praktykuj pisanie czystego, podpowiedzianego typu kodu Pythona, aby obsługiwać pamięć konwersacyjną.Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i przewodników konfiguracyjnych, a następnie krok po kroku przechodzi przez integrację API, zarządzanie pamięcią i lokalne wdrażanie zaplecza. Nauczysz się poprzez jasne pisemne wyjaśnienia, uporządkowane przewodniki po kodzie i praktyczne ćwiczenia.Zaprojektowany dla początkujących programistów i entuzjastów Pythona, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym. Zacznij budować prywatne, potężne aplikacje AI na swoim lokalnym komputerze już dziś.