Open-Source LLMs: Unzensierte & sichere KI lokal auf dem PC

🌟 Kurs Titel: Private ChatGPT-Alternativen: Llama3, Mistral u. Co mit Function Calling, RAG, Vektordatenbanken, LangChain und KI-Agenten

Kurzübersicht:

🎓 Lernziele:

• Erkennen und nutzen von Open-Source Large Language Models (LLMs) wie Llama3, Mistral, Grok, Falkon und Command R+.
• Verstehen der Unterschiede zwischen Open-Source und Closed-Source LLMs und ihre rechtlichen, ethischen und technischen Implikationen.
• Erwerb praktischer Fähigkeiten in der Anwendung von LLMs für Datenanalyse, Chatbots, KI-Agenten und mehr.
• Meistern des Einsatzes von Open-Source LLMs lokal auf dem PC, einschließlich Installation und Bedienung von LM Studio.

Kurshotopics:

1. Einführung in Open-Source LLMs:

   • Unterschiede zwischen Open-Source und Closed-Source Modelle.
   • Vorteile und Herausforderungen von Open-Source LLMs.
   • Einführung in ChatGPT, Llama und Mistral. 🔍 Warum Open-Source LLMs? Erkunden Sie die Nachteile von Closed-Source Modellen und die Vorteile von Open-Source Alternativen.

2. Praktische Anwendung von Open-Source LLMs:

   • Voraussetzungen und Installation für den lokalen Betrieb von LLMs.
   • Umgang mit zensierten vs. unzensierten LLMs.
   • Anwendungszwecke von LLMs, einschließlich Finetuning und Bilderkennung. 🛠️ Hands-on: Lernen Sie die Schritte zur Ausführung von LLMs lokal abzulegen.

3. Prompt Engineering und Cloud-Einsatz:

   • Grundlagen und fortschrittliche Techniken des Prompt Engineerings.
   • Nutzung von HuggingChat und Google Colab für das Erstellen eigener Assistenten. 🚀 Innovation: Erfahren Sie, wie Sie Open-Source LLMs mit schnellen Laufwerken zusammenlegen.

4. Optimierung und KI-Agenten:

   • Tipps zur Datenvorbereitung und Nutzung von Tools wie LlamaIndex und LlamaParse.
   • Einführung in die Welt der KI-Agenten, einschließlich Flowise und Node.js. 🤖 Expertise: Entwickeln Sie einen KI-Agenten, der Python-Code und Dokumentationen generiert.

5. Weitere Anwendungen und Tipps:

   • Einführung in Text-to-Speech (TTS) mit Google Colab.
   • Mieten von GPUs bei Anbietern wie Runpod oder Massed Compute. 🔗 Integration: Nutzen Sie Microsoft Autogen und CrewAI für die Entwicklung von KI-Agenten mit LangChain.

Was denkst du?

👩‍💻 Du bist ein Entwickler/Entwicklerin oder Forscher, der/die:

• Die Kontrolle und Transparenz von Open-Source LLMs schätzt.
• Interessiert an ethischen und rechtlichen Aspekten von KI.
• Technisch versiert ist und bereit steht, deine Kenntnisse in den neuesten Entwicklungen im Bereich Sprachmodelle zu erweitern.

📅 Datum: [Anmeldungsdatum einfügen] 📍 Ort: online von deinem Computer (keine reisenden notwendig) 💼 Zielgruppe: Entwickler, Forscher, Data Scientists und alle interessierten Technikbegeisterten

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