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

Entdecke die Vorteile von Open-Source LLMs! Bist du mit den Einschränkungen von Modellen wie ChatGPT und den Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Zensur vertraut? Dieser Kurs führt dich in die spannende Welt von Open-Source Large Language Models (LLMs) ein – wie Llama3, Mistral, Grok, Falkon, Phi3 und Command R+.

Was du in diesem Kurs lernst:

• Grundlagen Open-Source LLMs: Verstehe die Unterschiede zwischen Open-Source und Closed-Source Modellen und warum Open-Source LLMs eine attraktive Alternative darstellen. Wir beleuchten Modelle wie ChatGPT, Llama und Mistral im Detail.
• Modellauswahl: Lerne, die besten LLMs für deine spezifischen Bedürfnisse zu identifizieren und die Vor- und Nachteile von Open-Source LLMs wie Llama3 und Mistral abzuwägen.
• Lokale Ausführung: Erfahre, wie du Open-Source LLMs einfach lokal ausführst – inklusive der benötigten Voraussetzungen und der Installation von LM Studio und anderen Methoden.
• Zensurfreiheit: Verstehe den Unterschied zwischen zensierten und unzensierten LLMs und erkunde verschiedene Anwendungsbereiche.
• Finetuning: Lerne, wie du Open-Source-Modelle mit Huggingface oder Google Colab an deine spezifischen Anforderungen anpasst.
• Vision-Modelle: Entdecke die Nutzung von Vision-Modellen zur Bilderkennung in Verbindung mit LLMs.
• Prompt Engineering: Meistern Sie die Kunst des Prompt Engineerings für Open-Source LLMs, inklusive der Nutzung von HuggingChat und Systemprompts.
• KI-Assistenten: Erstelle eigene KI-Assistenten in HuggingChat und nutze Open-Source LLMs mit LPU-Chips statt teurer GPUs.
• Function Calling, RAG & Vektordatenbanken: Implementiere Function Calling, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken mit Tools wie Anything LLM, Embedding-Modellen und LlamaIndex.
• RAG-Chatbots: Baue einen eigenen RAG-Chatbot mit Anything LLM und LM Studio.
• Datenanalyse & Visualisierung: Lerne, Daten mit Python zu zusammenfassen, zu speichern und zu visualisieren.
• Optimierung: Erhalte Tipps zur Datenvorbereitung und effizienten Nutzung von Tools wie LlamaIndex und LlamaParse zur Optimierung deiner RAG-Anwendungen.
• KI-Agenten: Tauche ein in die Welt der KI-Agenten, lerne verfügbare Tools kennen und installiere Flowise lokal mit Node.js.
• KI-Agenten erstellen: Erstelle einen KI-Agenten, der Python-Code und Dokumentationen generiert, inklusive Nutzung von Function Calling und Internetzugriff.
• Text-to-Speech (TTS): Erfahre, wie du Text-to-Speech mit Google Colab umsetzt.
• GPU-Miete: Lerne, GPUs bei Anbietern wie Runpod oder Massed Compute zu mieten, falls deine lokale Hardware nicht ausreicht.
• Innovative Werkzeuge: Entdecke fortschrittliche Werkzeuge wie Microsoft Autogen und CrewAI.
• LangChain: Nutze LangChain für die Entwicklung leistungsstarker KI-Agenten.

Nutze die transformative Kraft der Open-Source LLM-Technologie, um innovative Lösungen zu entwickeln und dein Verständnis für ihre vielfältigen Anwendungen zu vertiefen. Melde dich jetzt an und starte deine Reise zum Experten in der Welt der großen Sprachmodelle!