Локальная разработка ИИ с Qwen 2.5 и Ollama

Используя локальные модели больших языков, разработчики могут создавать безопасные, высокочувствительные приложения непосредственно на своем собственном оборудовании. Этот текстовый курс проведет вас через весь процесс настройки и разработки приложений с Qwen 2.5 и Ollama. Вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к написанию чистого кода Python, который взаимодействует с локальными моделями, обрабатывает структурированные данные и обслуживает предсказания через современный веб-API. Что вы узнаете: Понимание основ архитектуры локальных моделей и квантификации; Настройка Ollama для эффективного запуска и управления моделями Qwen 2.5 на вашей локальной машине; Создание асинхронных конечных точек API с использованием FastAPI для взаимодействия с вашими локальными моделями; Реализация основных шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) для запросов документов; Примените методы быстрого проектирования для обеспечения безопасности структурированных выходов JSON; Практикуйте написание чистого кода Python с подсказками типа для работы с разговорной памятью. Курс начинается с основной терминологии и руководств по настройке, а затем шаг за шагом проходит через интеграцию API, управление памятью и локальное развертывание бэкенда. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков программного обеспечения и энтузиастов Python, и не требует предыдущего опыта работы с искусственным интеллектом или машинным обучением. Начните создавать частные, мощные приложения ИИ на вашей локальной машине сегодня.