O que você aprenderá_
- Utilize modelos Llama para tarefas do dia-a-dia
- Realize tokenização de textos
- Faça o finetuning de modelos usando a biblioteca Unsloth
- Armazene modelos LLMs em arquivos do formato GGUF
- Utilize modelos LLM localmente usando Ollama
- Configure parâmetros como temperatura, top k e prompt templates com LMStudio
Público alvo_
O curso é destinado a pessoas que desejam realizar o aprimoramento de modelos LLM para tarefas específicas e utilizar esses modelos localmente, sem a necessidade de utilizar chaves de API privadas.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Curso atualizado em 13/12/2024
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Gerando respostas com uma LLM
- Carregando o modelo Llama
- Gerando consultas com o modelo
Preparando os textos para o fine-tuning
- Carregando os dados
- Formatando o prompt
- Tokenizando os dados
Adaptando a resposta da LLM
- Configurando o modelo com LoRA
- Fazendo o fine-tuning
- Realizando a inferência com o modelo
Usando LLM localmente com Ollama
- Transformando para o formato GGUF
- Configurando o ambiente local
Personalizando o modelo com LMStudio
- Utilizando o LMStudio
- Configurando o modelo
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