कोडिंग के लिए लोकल LLMs: Ollama, llama.cpp, और RAG

जैसे-जैसे artificial intelligence सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट को बदल रहा है, पूरी तरह से क्लाउड-आधारित मॉडल पर निर्भर रहने से प्राइवेसी की चिंताएं बढ़ सकती हैं और लागत अधिक हो सकती है। यह कोर्स आपको सिखाता है कि कैसे large language models की शक्ति को सीधे अपने हार्डवेयर पर लाया जाए। आप सीखेंगे कि सुरक्षित, ऑफलाइन कोडिंग असिस्टेंट बनाने और उन्हें अपने दैनिक डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में एकीकृत करने के लिए लोकल LLMs को कैसे सेटअप, कॉन्फ़िगर और उपयोग किया जाए। आप क्या सीखेंगे: - large language models और लोकल इन्फरेंस के पीछे की मुख्य अवधारणाओं को समझें। - अपने मशीन पर सुरक्षित रूप से Ollama और llama.cpp का उपयोग करके लोकल मॉडल को कॉन्फ़िगर और रन करें। - आधुनिक वेक्टर डेटाबेस अवधारणाओं का उपयोग करके एक बुनियादी Retrieval-Augmented Generation (RAG) सिस्टम बनाएं। - कोड जेनरेट करने, टेस्ट लिखने और नियमित डेवलपमेंट कार्यों को ऑटोमेट करने के लिए लोकल LLMs का उपयोग करें। - छोटे, स्थानीय रूप से होस्ट किए गए मॉडल के लिए तैयार की गई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों का अभ्यास करें। - अपने मौजूदा डेवलपमेंट एनवायरनमेंट में ऑफलाइन AI ऑटो-कम्प्लीट क्षमताओं को एकीकृत करें। यह कोर्स व्यावहारिक सेटअप निर्देशों और लिखित कोडिंग अभ्यासों पर जाने से पहले आवश्यक AI शब्दावली और बुनियादी अवधारणाओं के साथ शुरू होता है। आप बुनियादी मॉडल निष्पादन से लेकर एक सरल, सुरक्षित लोकल RAG पाइपलाइन बनाने तक स्टेप-बाय-स्टेप आगे बढ़ेंगे। डेवलपर्स, बैकएंड इंजीनियरों और शुरुआती स्तर के तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स के लिए किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने AI टूल्स पर नियंत्रण पाने और सुरक्षित, लोकल डेवलपमेंट असिस्टेंट बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।