Llama pour les programmeurs Python est conçu pour les programmeurs qui veulent tirer parti du Grand modèle de langage (LLM) Llama 2 et profiter de la révolution de l'intelligence artificielle (IA) générative. Dans ce cours, vous apprendrez comment les LLM open-source peuvent fonctionner sur du matériel auto-hébergé, ce qui est rendu possible grâce à des techniques telles que la quantification en utilisant le package llama.cpp. Vous explorerez comment le Llama 2 de Meta s'intègre dans l'écosystème plus large de l'IA, et comment vous pouvez l'utiliser pour développer des applications LLM basées sur Python. Vous obtiendrez des compétences pratiques en utilisant des méthodes telles que les requêtes et les grammaires pour améliorer et contraindre la sortie de Llama 2, vous permettant d'obtenir des échanges de données plus robustes entre le code de l'application Python et l'inférence LLM. Enfin, vous aurez un aperçu des différentes variantes du modèle Llama 2, de la façon dont elles ont été entraînées et de la façon d'interagir avec ces modèles en Python. Ce cours ne nécessite pas de connaissances en science des données ou en statistiques. Il est développé spécifiquement pour les développeurs d'applications Python qui sont intéressés par l'intégration de l'IA générative, telle que Llama 2, dans leur travail.

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(19 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre comment utiliser les API Python de llama.cpp pour construire des applications basées sur le Grand modèle de langage (LLM) de Llama 2.
Apprenez à exécuter et à interagir avec le Grand modèle de langage (LLM) 2 sur du matériel local de base.
Apprentissage en quelques coups ainsi que des méthodes avancées comme les grammaires dans llama.cpp pour améliorer et contraindre les résultats du modèle Llama 2.
Découvrez les différentes variantes du modèle Llama 2 : le modèle de base, le modèle de chat et le code llama et comment interagir avec ces modèles en Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Technologie Open source
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
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3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 3 modules dans ce cours
Ce module vous présente Llama 2, en soulignant son architecture, sa méthode d'apprentissage et ses capacités en tant que LLM open-source de haute qualité. Ce segment fondamental vous prépare à l'apprentissage pratique dans les modules suivants.
Inclus
6 vidéos4 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Ce module dévoile les subtilités de Llama 2 au sein de Python, en vous guidant à travers la tokenisation, le développement d'applications Llama 2 via llama.cpp, et l'ajustement des paramètres pour améliorer les interactions.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
Ce module commence par une démonstration des techniques d'incitation à zéro et à quelques coups, puis passe au contrôle de la sortie du modèle pour des réponses personnalisées. Il se termine par des travaux pratiques de programmation, vous permettant d'appliquer vos connaissances et de montrer vos compétences en créant des applications Llama 2 raffinées.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés1 plugin
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Avis des étudiants
19 avis
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Révisé le 13 juin 2024
Very good course to practice the prompting engineering
Révisé le 26 févr. 2025
Overall good course. The assignment is finicky due to the model used but overall great intro to llama.

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