【Udemy中英字幕】Mastering Ollama: Build Private Local LLM Apps with Python

掌握 Ollama：使用 Python 构建私有本地 LLM 应用程序

在您的系统上私下运行自定义 Ollama LLM — 使用类似 ChatGPT 的 UI — 动手项目 — 无需云或额外费用

讲师：Paulo Dichone | Software Engineer

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您将学到什么

在本地系统上安装并配置 Ollama 以私下运行大型语言模型。
使用 Ollama 的选项和命令行工具定制 LLM 模型以满足特定需求。
执行控制、监控和排除 Ollama 模型故障所需的所有终端命令。
设置和管理类似 ChatGPT 的界面，让您可以本地与模型进行交互。
针对各种应用采用不同的模型类型（包括文本、视觉和代码生成模型）。
从 Modelfile 文件创建自定义 LLM 模型并将其集成到您的应用程序中。
使用其本机库和 OpenAI API 兼容性构建与 Ollama 模型交互的 Python 应用程序。
通过将 Ollama 模型与 LangChain 相结合来开发检索增强生成 (RAG) 应用程序。
实现工具和功能调用以增强高级工作流程的模型交互。
设置一个用户友好的 UI 前端，允许用户与不同的 Ollama 模型进行交互和聊天。

探索相关主题

大型语言模型（LLM）
数据科学
发展

要求

基本 Python 编程知识
命令行界面 (CLI) 的便利性

描述

您是否担心数据隐私和使用大型语言模型（LLM）的高成本？

如果是这样，那么本课程非常适合您。 “掌握 Ollama：使用 Python 构建私有 LLM 应用程序”使您能够直接在自己的系统上运行强大的 AI 模型，确保完全的数据隐私并消除对昂贵的云服务的需求。

通过学习使用Ollama部署和定制本地 LLM ，您可以完全控制您的数据和应用程序，同时避免基于云的解决方案的持续费用和潜在风险。

本实践课程将带您从初学者成为 Ollama 的专家， Ollama是一个专为运行本地 LLM 模型而设计的平台。您将学习如何设置和自定义模型、创建类似 ChatGPT 的界面以及使用 Python 构建私有应用程序 – 所有这些都可以在您的系统中轻松完成。

在本课程中，您将：

安装并配置 Ollama以进行本地 LLM 模型执行。
使用 Ollama 的工具定制 LLM 模型以满足您的特定需求。
掌握命令行工具来控制、监控和排除 Ollama 模型故障。
集成各种模型，包括文本、视觉和代码生成模型，甚至创建您的自定义模型。
使用其本机库和 OpenAI API 兼容性构建与 Ollama 模型交互的 Python 应用程序。
通过将 Ollama 模型与 LangChain 相结合来开发检索增强生成 (RAG) 应用程序。
实现工具和函数调用，以增强终端和 LangChain 环境中的模型交互。
设置一个用户友好的 UI 前端，允许用户与不同的 Ollama 模型聊天。

这门课程为什么重要？

在数据隐私日益增长的世界中，在本地运行 LLM 可确保您的数据保留在您的机器上。这可增强数据安全性，并允许您为专门的任务自定义模型，而无需外部依赖或额外成本。

您将参与实践活动，例如构建自定义模型、开发根据您的数据检索和响应用户查询的 RAG 应用程序以及创建交互式界面。

每个部分都有实际应用，为您提供构建本地 LLM 解决方案的经验和信心。

为什么选择这门课程？

本课程经过精心设计，旨在让高级 AI 概念变得易于理解和可操作。我们专注于实践和动手学习，让您从第一天开始就能构建现实世界的解决方案。您将深入研究将理论与实践相结合的项目，确保您获得开发本地 LLM 应用程序的切实技能。无论您是大型语言模型的新手还是想要增强现有能力，本课程都为您提供使用 Ollama 和 Python 自信地创建私有 AI 应用程序所需的所有指导和工具。

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