LLMs locaux via Ollama & LM Studio - Le guide pratique

Aperçu

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Programme

• Introduction aux LLMs Locaux
Aperçu des Modèles de Langage de Grande Taille
Avantages de l'Exécution de LLMs Localement vs. sur le Cloud
Introduction à Ollama et LM Studio
• Mise en Place de Votre Environnement
Exigences Systémiques pour l'Exécution de LLMs Locaux
Installation et Configuration d'Ollama
Installation et Configuration de LM Studio
• Comprendre l'Architecture des LLMs
Composants Principaux des LLMs
Entraînement vs. Inférence
Ajustement Fin vs. Modèles Pré-entraînés
• Démarrage avec Ollama
Aperçu de l'Interface Ollama
Chargement et Gestion des Modèles
Réalisation de Tâches d'Inférence de Base
• Exploration de LM Studio
Navigation dans l'Interface de LM Studio
Utilisation des Outils et Fonctionnalités Intégrés
Intégration de LM Studio avec d'Autres Applications
• Applications Pratiques des LLMs Locaux
Tâches de Traitement du Langage Naturel
Automatisation de Tâches Répétitives avec les LLMs
Création d'Applications Personnalisées
• Meilleures Pratiques pour l'Optimisation des Performances
Gestion des Ressources et Techniques d'Optimisation
Dépannage des Problèmes Courants
Considérations de Sécurité et de Confidentialité
• Techniques Avancées d'Utilisation des LLMs Locaux
Personnalisation des Modèles pour des Cas d'Utilisation Spécifiques
Combinaison de Plusieurs LLMs pour une Performance Améliorée
Exploration des Développements de Pointe des LLMs
• Études de Cas et Exemples Réels
Mise en Œuvre Réussie de LLMs Locaux dans Différentes Industries
Leçons Apprises et Meilleures Pratiques à partir des Études de Cas
• Conclusion
Récapitulatif des Points Clés Appris
Tendances Futures dans les LLMs Locaux
Session Finale de Q&R et de Clôture
• Facultatif : Projet de Fin d'Études
Conception et Mise en Œuvre d'une Application Basée sur un LLM Local
Session de Révision par les Pairs et de Retour d'Expérience

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Enseigné par

Maximilian Schwarzmüller

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Matières

Computer Science