如果您是开发人员、数据科学家或 AI 爱好者，并且想要在您的系统上本地构建和运行大型语言模型 （LLMs），那么本课程适合您。您是否希望在不将数据发送到云的情况下利用 的LLMs强大功能？您是否正在寻找利用 Python、Ollama 和 LangChain 等强大工具的安全、私有解决方案？本课程将向您展示如何在自己的计算机上构建安全且功能LLM齐全的应用程序。

在本课程中，您将：

• 设置 Ollama 并下载 Llama LLM 模型以供本地使用。

• 使用命令行工具自定义模型并保存修改后的版本。

• 使用 Ollama 开发基于 LLM Python 的应用程序，以完全控制您的模型。

• 使用 Ollama 的 Rest API 将模型集成到您的应用程序中。

• 利用 LangChain 构建检索增强生成 （RAG） 系统，以实现高效的文档处理。

• 使用 LangChain 和 Ollama 的强大功能创建精确回答用户问题的端到端LLM应用程序。

为什么要构建本地LLM应用程序？首先，本地应用程序可确保完全的数据隐私 — 您的数据永远不会离开您的系统。此外，在本地运行模型的灵活性和自定义性意味着您可以完全控制，而无需依赖云。

在整个课程中，您将使用 Python 构建、自定义和部署模型，并实现提示工程、检索技术和模型集成等关键功能 — 所有这些都在您的本地设置中完成。

这门课程的与众不同之处在于它专注于隐私、控制和使用 Ollama 和 LangChain 等尖端工具的实践经验。到最后，您将拥有一个功能LLM齐全的应用程序以及自行构建安全 AI 系统的技能。

准备好构建自己的私有LLM应用程序了吗？立即注册并开始！