本课程结束时,学员将对本地运行的 Large Language Model 有扎实的了解。您将能够使用强大的工具设置本地环境,运行不同的 LLM,并通过 Web Interface 以及 API 与它们进行交互。

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该课程共有3个模块
本周,您将通过识别笔记本中的风险和部署一个 LLM 应用程序来学习缓解策略、评估任务性能和操作工作流程。
涵盖的内容
21个视频17篇阅读材料4个作业1个讨论话题1个非评分实验室
本周,您将探索不同类型的 Generative AI 应用程序,包括基于 API、嵌入式模型和多模型系统。您将学习使用 Retrieval Augmented Generation (RAG) 等技术构建强大应用程序的基础知识,以改善上下文。通过实践练习,您将获得使用以 Python、Rust、R 和 Julia 编码的 Large Language Model 评级来评估大型语言模型实际性能的经验。然后,您将探索使用 skypilot、Lorax 和 Ludwig 等工具对 Mistral-7b 等模型进行微调的 LLM 生产工作流程。最后,您将获得在本地测试应用程序并将其部署到云上的实践经验。
涵盖的内容
13个视频13篇阅读材料4个作业4个非评分实验室
本周,您将学习 Generative AI 的基础和负责任的部署策略,以便从最新进展中获益,同时保持安全性、准确性和监督。通过动手实验室和 Peer-to-Peer 讨论直接应用概念,您将获得将 AI 投入生产的实际经验。
涵盖的内容
7个视频5篇阅读材料1个作业1个非评分实验室
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自 2018开始学习的学生
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