Procesando tus datos in situ con LLMs de código abierto

Resumen

Descubra cómo utilizar LLM de código abierto con Bacalhau para procesar datos donde se encuentran, eliminando la necesidad de trasladar datos a servicios de IA de terceros. Perfecto para científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático.

Programa de estudio

• Introducción al curso
Panorama de los LLM de código abierto
Introducción a Bacalhau
Importancia del procesamiento de datos in-situ
• Comprensión de Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Estructura y funcionalidad de los LLM
LLM populares de código abierto (por ejemplo, GPT-Neo, BLOOM)
Comparación entre LLM de código abierto y propietarios
• Panorama de Bacalhau
¿Qué es Bacalhau?
Características centrales y beneficios
Configuración del entorno Bacalhau
• Procesamiento de datos con LLM de código abierto
Técnicas de preprocesamiento de datos
Cargar y configurar LLM para procesamiento in-situ
Gestión de recursos y optimización del rendimiento
• Integración de Bacalhau con LLM
Ejecución de LLM con Bacalhau
Asegurar la seguridad y privacidad de los datos
Estudios de caso: aplicaciones prácticas
• Tutoriales prácticos
Instalación y configuración de Bacalhau
Implementación de LLM para casos de uso específicos
Solución de problemas y errores comunes
• Temas avanzados
Ampliación de operaciones LLM
Personalización de LLM para necesidades de datos específicas
Tendencias futuras en el procesamiento de datos in-situ
• Proyecto y asignación
Proyecto de aplicación en el mundo real utilizando Bacalhau y LLM de código abierto
Retroalimentación entre pares y presentación
• Conclusión y próximos pasos
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para el aprendizaje continuo
Oportunidades de networking y participación en la comunidad
• Evaluación del curso
Evaluación escrita
Demostración práctica con Bacalhau y LLM

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Asignaturas

Ciencia de Datos