কোডিংয়ের জন্য Local LLMs: Ollama, llama.cpp, এবং RAG

যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টকে বদলে দিচ্ছে, শুধুমাত্র ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলের ওপর নির্ভর করা গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগ বাড়াতে পারে এবং উচ্চ খরচ হতে পারে। এই কোর্সটি আপনাকে শেখায় কীভাবে large language models-এর শক্তি সরাসরি আপনার নিজস্ব হার্ডওয়্যারে নিয়ে আসা যায়। আপনি শিখবেন কীভাবে সুরক্ষিত, অফলাইন কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করতে এবং সেগুলোকে আপনার দৈনন্দিন ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে একীভূত করতে local LLMs সেট আপ, কনফিগার এবং ব্যবহার করতে হয়। আপনি যা শিখবেন: - large language models এবং local inference-এর পেছনের মূল ধারণাগুলো বুঝুন। - আপনার নিজের মেশিনে নিরাপদে Ollama এবং llama.cpp ব্যবহার করে local models কনফিগার এবং রান করুন। - আধুনিক vector database ধারণা ব্যবহার করে একটি মৌলিক Retrieval-Augmented Generation (RAG) সিস্টেম তৈরি করুন। - কোড জেনারেট করতে, টেস্ট লিখতে এবং রুটিন ডেভেলপমেন্ট কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে local LLMs প্রয়োগ করুন। - ছোট, স্থানীয়ভাবে হোস্ট করা মডেলগুলোর জন্য উপযোগী prompt engineering কৌশলগুলো অনুশীলন করুন। - আপনার বিদ্যমান ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্টে অফলাইন AI autocomplete সক্ষমতা একীভূত করুন। কোর্সটি প্রয়োজনীয় AI পরিভাষা এবং মৌলিক ধারণা দিয়ে শুরু হয় এবং তারপরে ব্যবহারিক সেটআপ নির্দেশাবলী এবং লিখিত কোডিং অনুশীলনের দিকে এগিয়ে যায়। আপনি ধাপে ধাপে মৌলিক মডেল এক্সিকিউশন থেকে একটি সাধারণ, সুরক্ষিত local RAG পাইপলাইন তৈরির দিকে অগ্রসর হবেন। ডেভেলপার, ব্যাকএন্ড ইঞ্জিনিয়ার এবং টেক উৎসাহীদের জন্য প্রাথমিক স্তরে ডিজাইন করা এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটির জন্য আগে থেকে কোনো machine learning অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আপনার AI টুলগুলোর নিয়ন্ত্রণ নিতে এবং সুরক্ষিত, স্থানীয় ডেভেলপমেন্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করতে আজই পড়া শুরু করুন।