Курс Ollama – Создание приложений ИИ локально
Узнайте, как настроить и использовать Ollama для создания мощных приложений ИИ локально. Этот практический курс охватывает извлечение и настройку моделей, REST API, интеграцию Python и реальные проекты, такие как органайзер списка продуктов, система RAG и агентство по подбору персонала на основе ИИ. Идеально подходит для разработчиков и энтузиастов ИИ, готовых воплотить свои идеи в жизнь с местными LLM. Не пропустите эксклюзивный БОНУСНЫЙ проект в конце! 💻 Код: https://github.com/pdichone/ollama-fundamentals https://github.com/pdichone/swarm-writer-agents 🔗 Стартовый пакет Ollama (шаблоны кода, шпаргалка, руководство по подсказкам и многое другое): https://bit.ly/ai-starter-pack Курс разработан @vincibits Оставайтесь на связи: https://www.vincibits.com/welcome ❤️ Попробуйте интерактивные курсы по ИИ, которые мы любим, прямо в вашем браузере: https://scrimba.com/freeCodeCamp-AI (Стало возможным благодаря гранту от наших друзей из Scrimba) ⭐️ Содержание ⭐️ ⌨️ ( 0:00:00 ) Введение ⌨️ ( 0:02:00 ) О чем этот курс? ⌨️ ( 0:03:49 ) Предварительные условия курса ⌨️ ( 0:05:28 ) Настройка среды разработки ⌨️ ( 0:06:43 ) Подробное описание Ollama ⌨️ ( 0:13:08 ) Основные характеристики Ollama ⌨️ ( 0:17:09 ) Настройка Ollama ⌨️ ( 0:18:03 ) Локальная загрузка Ollama ⌨️ ( 0:26:18 ) Модели Ollama — как локально извлекать различные модели Ollama ⌨️ ( 0:33:41 ) Подробное описание параметров LLM ⌨️ ( 0:39:39 ) Понимание контрольных показателей моделей ⌨️ ( 0:42:56 ) Базовый Ollama Команды CLI — Извлечение и тестирование моделей ⌨️ ( 0:47:09 ) Извлечение мультимодальной модели Llava и добавление подписей к изображению — практическое занятие ⌨️ ( 0:52:13 ) Обобщение и анализ настроений, а также настройка моделей с помощью Modelfile ⌨️ ( 1:00:02 ) Ollama REST API ⌨️ ( 1:04:39 ) Ollama REST API — запрос JSON ⌨️ ( 1:07:59 ) Модели Ollama поддерживают различные задачи — резюме ⌨️ ( 1:08:40 ) Различные способы взаимодействия с моделями Ollama — обзор ⌨️ ( 1:10:42 ) Модель Ollama, работающая под управлением приложения Msty — инструмент интерфейса — практическое занятие RAG ⌨️ ( 1:21:46 ) Введение в библиотеку Python для локальной разработки приложений LLM ⌨️ ( 1:24:14 ) Взаимодействие с Llama3 в Python с использованием Ollama REST API ⌨️ ( 1:29:29 ) Библиотека Ollama Python Общение с нашей моделью ⌨️ ( 1:35:42 ) Пример чата с потоковой передачей ⌨️ ( 1:37:15 ) Использование функции Ollama Show ⌨️ ( 1:39:15 ) Создание пользовательской модели в коде ⌨️ ( 1:43:05 ) Создание приложения для реального использования - Введение ⌨️ ( 1:43:29 ) Создание приложения LLM - Органайзер списка покупок ⌨️ ( 1:51:46 ) Создание систем RAG с Ollama - Обзор систем RAG и ускоренный курс Langchain ⌨️ ( 1:59:24 ) Глубокое погружение в Vectorstore и встраивание - Полная картина - ускоренный курс ⌨️ ( 2:05:33 ) Обзор нашей системы PDF RAG, которую мы будем создавать ⌨️ ( 2:07:29 ) Настройка нашей системы RAG - Прием документов и создание и встраивание векторной базы данных ⌨️ ( 2:15:56 ) Система RAG - Извлечение и запросы - Финал ⌨️ ( 2:24:27 ) Система RAG — более чистый код (рефакторинг кода) ⌨️ ( 2:26:26 ) Система RAG — версия Streamlit ⌨️ ( 2:28:00 ) БОНУС для ВАС! ⌨️ ( 2:28:33 ) Введение в следующее приложение — агентство по подбору персонала на основе ИИ ⌨️ ( 2:29:18 ) Создание агентства по подбору персонала на основе ИИ ⌨️ ( 2:56:13 ) Заключение — заключительные мысли и ваш бонус — спасибо! 🎉 Благодарим наших Чемпионов и Спонсоров: 👾 Дрейк Милли 👾 Улисес Моралес 👾 Годдард Тан 👾 Дэвид МГ 👾 Мэтью Спрингман 👾 Клаудио 👾 Оскар Р. 👾 джедай-или-ситх 👾 Наттира Манеэрат 👾 Джастин Хуал — Научитесь кодировать бесплатно и получите работу разработчика: https://www.freecodecamp.org Прочитайте сотни статей о программировании: https://freecodecamp.org/news Оригинал видео - https://www.youtube.com/watch?v=GWB9ApTPTv4 Telegram канал - https://t.me/video_dev_ru
Узнайте, как настроить и использовать Ollama для создания мощных приложений ИИ локально. Этот практический курс охватывает извлечение и настройку моделей, REST API, интеграцию Python и реальные проекты, такие как органайзер списка продуктов, система RAG и агентство по подбору персонала на основе ИИ. Идеально подходит для разработчиков и энтузиастов ИИ, готовых воплотить свои идеи в жизнь с местными LLM. Не пропустите эксклюзивный БОНУСНЫЙ проект в конце! 💻 Код: https://github.com/pdichone/ollama-fundamentals https://github.com/pdichone/swarm-writer-agents 🔗 Стартовый пакет Ollama (шаблоны кода, шпаргалка, руководство по подсказкам и многое другое): https://bit.ly/ai-starter-pack Курс разработан @vincibits Оставайтесь на связи: https://www.vincibits.com/welcome ❤️ Попробуйте интерактивные курсы по ИИ, которые мы любим, прямо в вашем браузере: https://scrimba.com/freeCodeCamp-AI (Стало возможным благодаря гранту от наших друзей из Scrimba) ⭐️ Содержание ⭐️ ⌨️ ( 0:00:00 ) Введение ⌨️ ( 0:02:00 ) О чем этот курс? ⌨️ ( 0:03:49 ) Предварительные условия курса ⌨️ ( 0:05:28 ) Настройка среды разработки ⌨️ ( 0:06:43 ) Подробное описание Ollama ⌨️ ( 0:13:08 ) Основные характеристики Ollama ⌨️ ( 0:17:09 ) Настройка Ollama ⌨️ ( 0:18:03 ) Локальная загрузка Ollama ⌨️ ( 0:26:18 ) Модели Ollama — как локально извлекать различные модели Ollama ⌨️ ( 0:33:41 ) Подробное описание параметров LLM ⌨️ ( 0:39:39 ) Понимание контрольных показателей моделей ⌨️ ( 0:42:56 ) Базовый Ollama Команды CLI — Извлечение и тестирование моделей ⌨️ ( 0:47:09 ) Извлечение мультимодальной модели Llava и добавление подписей к изображению — практическое занятие ⌨️ ( 0:52:13 ) Обобщение и анализ настроений, а также настройка моделей с помощью Modelfile ⌨️ ( 1:00:02 ) Ollama REST API ⌨️ ( 1:04:39 ) Ollama REST API — запрос JSON ⌨️ ( 1:07:59 ) Модели Ollama поддерживают различные задачи — резюме ⌨️ ( 1:08:40 ) Различные способы взаимодействия с моделями Ollama — обзор ⌨️ ( 1:10:42 ) Модель Ollama, работающая под управлением приложения Msty — инструмент интерфейса — практическое занятие RAG ⌨️ ( 1:21:46 ) Введение в библиотеку Python для локальной разработки приложений LLM ⌨️ ( 1:24:14 ) Взаимодействие с Llama3 в Python с использованием Ollama REST API ⌨️ ( 1:29:29 ) Библиотека Ollama Python Общение с нашей моделью ⌨️ ( 1:35:42 ) Пример чата с потоковой передачей ⌨️ ( 1:37:15 ) Использование функции Ollama Show ⌨️ ( 1:39:15 ) Создание пользовательской модели в коде ⌨️ ( 1:43:05 ) Создание приложения для реального использования - Введение ⌨️ ( 1:43:29 ) Создание приложения LLM - Органайзер списка покупок ⌨️ ( 1:51:46 ) Создание систем RAG с Ollama - Обзор систем RAG и ускоренный курс Langchain ⌨️ ( 1:59:24 ) Глубокое погружение в Vectorstore и встраивание - Полная картина - ускоренный курс ⌨️ ( 2:05:33 ) Обзор нашей системы PDF RAG, которую мы будем создавать ⌨️ ( 2:07:29 ) Настройка нашей системы RAG - Прием документов и создание и встраивание векторной базы данных ⌨️ ( 2:15:56 ) Система RAG - Извлечение и запросы - Финал ⌨️ ( 2:24:27 ) Система RAG — более чистый код (рефакторинг кода) ⌨️ ( 2:26:26 ) Система RAG — версия Streamlit ⌨️ ( 2:28:00 ) БОНУС для ВАС! ⌨️ ( 2:28:33 ) Введение в следующее приложение — агентство по подбору персонала на основе ИИ ⌨️ ( 2:29:18 ) Создание агентства по подбору персонала на основе ИИ ⌨️ ( 2:56:13 ) Заключение — заключительные мысли и ваш бонус — спасибо! 🎉 Благодарим наших Чемпионов и Спонсоров: 👾 Дрейк Милли 👾 Улисес Моралес 👾 Годдард Тан 👾 Дэвид МГ 👾 Мэтью Спрингман 👾 Клаудио 👾 Оскар Р. 👾 джедай-или-ситх 👾 Наттира Манеэрат 👾 Джастин Хуал — Научитесь кодировать бесплатно и получите работу разработчика: https://www.freecodecamp.org Прочитайте сотни статей о программировании: https://freecodecamp.org/news Оригинал видео - https://www.youtube.com/watch?v=GWB9ApTPTv4 Telegram канал - https://t.me/video_dev_ru