Kodlama için Yerel LLMs: Ollama, llama.cpp ve RAG

Yapay zeka yazılım geliştirmeyi dönüştürürken, yalnızca bulut tabanlı modellere güvenmek gizlilik endişelerine yol açabilir ve yüksek maliyetlere neden olabilir. Bu kurs, büyük dil modellerinin gücünü doğrudan kendi donanımınıza nasıl getireceğinizi öğretir. Güvenli, çevrimdışı kodlama asistanları oluşturmak ve bunları günlük geliştirme iş akışlarınıza entegre etmek için yerel LLMs kurulumunu, yapılandırmasını ve kullanımını keşfedeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Büyük dil modellerinin ve yerel çıkarımın (inference) arkasındaki temel kavramları anlayın. Kendi makinenizde güvenli bir şekilde Ollama ve llama.cpp kullanarak yerel modelleri yapılandırın ve çalıştırın. Modern vektör veritabanı kavramlarını kullanarak temel bir Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemi oluşturun. Kod oluşturmak, testler yazmak ve rutin geliştirme görevlerini otomatikleştirmek için yerel LLMs uygulayın. Daha küçük, yerel olarak barındırılan modellere göre uyarlanmış prompt engineering tekniklerini uygulayın. Çevrimdışı AI otomatik tamamlama yeteneklerini mevcut geliştirme ortamınıza entegre edin. Kurs, pratik kurulum talimatlarına ve yazılı kodlama egzersizlerine geçmeden önce temel AI terminolojisi ve temel kavramlarla başlar. Temel model yürütmeden basit, güvenli bir yerel RAG hattı (pipeline) oluşturmaya kadar adım adım ilerleyeceksiniz. Başlangıç seviyesindeki geliştiriciler, arka uç (backend) mühendisleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmış bu metin tabanlı kurs, önceden machine learning deneyimi gerektirmez. AI araçlarınızın kontrolünü elinize almak ve güvenli, yerel geliştirme asistanları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.