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使用 Langchain 和 Huggingface 完成生成式 AI 课程
Complete Generative AI Course With Langchain and Huggingface
学习内容
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学习利用 Langchain 框架和 Huggingface 最先进的模型创建高级生成式 AI 应用程序。
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了解构建强大的生成式 AI 系统的架构和设计模式。
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获得将生成式 AI 模型部署到各种环境（包括云平台和本地服务器）的实践经验。
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探索不同的部署策略，确保 AI 应用程序的可扩展性和可靠性。
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开发检索增强生成 （RAG） 管道，通过集成检索机制来提高生成模型的性能和准确性。
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了解如何利用 Huggingface 强大的 NLP 功能，将 Huggingface 的预训练模型无缝整合到 Langchain 应用程序中。
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自定义和微调 Huggingface 模型，以适应特定的应用程序要求和使用案例。
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参与真实世界的项目，说明生成式 AI 在各个领域的应用，例如聊天机器人、内容生成和数据增强。
要求
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熟悉 Python 编程语言，包括基本语法、数据结构和函数。
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基本了解机器学习概念，包括监督学习和无监督学习，以及基本的 AI 原则。
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具备深度学习概念和框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）的基本知识是有利的，但并非严格要求。
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了解 API 以及如何与它们交互，因为本课程将涉及集成各种 API 以进行模型部署和使用。
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能够在命令行界面 （CLI） 或终端中导航和执行命令。
描述
通过我们的综合课程“使用 Langchain 和 Huggingface 完成生成式 AI 课程”，释放生成式 AI 的全部潜力。本课程旨在带您从基础知识到高级概念，提供使用 Langchain 和 Huggingface 构建、部署和优化 AI 模型的实践经验。本课程非常适合 AI 爱好者、开发人员和专业人士，提供了一种掌握生成式 AI 的实用方法。
您将学习什么：
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生成式 AI 简介：
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了解生成式 AI 的基础知识及其应用。
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探索传统 AI 模型和生成模型之间的差异。
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开始使用 Langchain：
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了解 Langchain 的基础知识及其在 AI 开发中的作用。
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设置您的开发环境和工具。
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Huggingface 集成：
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将 Huggingface 最先进的模型集成到您的 Langchain 项目中。
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针对特定应用程序自定义和微调 Huggingface 模型。
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构建生成式 AI 应用程序：
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有关创建高级生成式 AI 应用程序的分步教程。
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真实世界的项目，例如聊天机器人、内容生成器和数据增强工具。
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部署策略：
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了解 AI 模型的各种部署策略。
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将您的模型部署到云平台和本地服务器，以实现可扩展性和可靠性。
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RAG 管道：
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开发检索增强生成 （RAG） 管道以提高 AI 性能。
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将生成模型与检索系统相结合，以改进信息访问。
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优化 AI 模型：
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监控和优化已部署的 AI 模型的技术。
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维护和更新 AI 系统的最佳实践。
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端到端项目：
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提供真实世界经验的实践项目。
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从头开始构建、部署和优化 AI 应用程序。
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谁应该参加这门课程：
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AI 和机器学习爱好者
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数据科学家和机器学习工程师
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软件开发人员和工程师
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NLP 从业者
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学生和学者
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技术企业家和创新者
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AI 爱好者
在本课程结束时，您将具备利用 Langchain 和 Huggingface 的强大功能构建、部署和优化生成式 AI 应用程序的知识和技能。加入我们这个激动人心的旅程，成为生成式 AI 的大师！
本课程适合谁：
- 对 AI 和 ML 充满热情，并希望扩展其在生成式 AI 应用程序中的知识和技能的个人。
- 希望提高构建和部署生成式 AI 模型（尤其是使用 Langchain 和 Huggingface）的专业知识的专业人士。
- 有兴趣将高级 AI 功能集成到其应用程序中并了解 AI 模型的部署和优化的开发人员。
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