Traitement de vos données sur place avec des LLM open source

Aperçu

Découvrez comment utiliser les LLM open-source avec Bacalhau pour traiter les données là où elles se trouvent, éliminant ainsi le besoin de déplacer des données vers des services d'IA tiers. Parfait pour les data scientists et les passionnés de ML.

Programme

• Introduction au cours
Aperçu des LLM Open Source
Introduction à Bacalhau
Importance du traitement de données sur place
• Comprendre les grands modèles de langage (LLMs)
Structure et fonctionnalité des LLMs
LLMs Open Source populaires (ex. : GPT-Neo, BLOOM)
Comparaison entre LLMs Open Source et propriétaires
• Aperçu de Bacalhau
Qu'est-ce que Bacalhau ?
Caractéristiques principales et avantages
Mise en place de l'environnement Bacalhau
• Traitement des données avec des LLM Open Source
Techniques de prétraitement des données
Chargement et configuration des LLMs pour le traitement sur place
Gestion des ressources et optimisation des performances
• Intégration de Bacalhau avec les LLMs
Exécution des LLMs avec Bacalhau
Sécurité et confidentialité des données
Études de cas : Applications pratiques
• Tutoriels pratiques
Installation et configuration de Bacalhau
Mise en œuvre des LLMs pour des cas d'utilisation spécifiques
Dépannage et écueils courants
• Sujets avancés
Mise à l'échelle des opérations LLM
Personnalisation des LLMs pour les besoins spécifiques en données
Tendances futures dans le traitement des données sur place
• Projet et devoir
Projet d'application dans le monde réel utilisant Bacalhau et des LLM Open Source
Retour d'expérience entre pairs et présentation
• Conclusion et prochaines étapes
Récapitulatif des enseignements clés
Ressources pour l'apprentissage continu
Opportunités de réseautage et d'engagement communautaire
• Évaluation du cours
Évaluation écrite
Démonstration pratique avec Bacalhau et les LLMs

Sujets

Science des données