LLMs locaux pour le codage : Ollama, llama.cpp et RAG

Alors que l'intelligence artificielle transforme le développement logiciel, s'appuyer uniquement sur des modèles basés sur le cloud peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité et engendrer des coûts élevés. Ce cours vous apprend à apporter la puissance des modèles de langage de grande taille directement sur votre propre matériel. Vous explorerez comment installer, configurer et utiliser des LLMs locaux pour créer des assistants de codage hors ligne sécurisés et les intégrer dans vos flux de travail de développement quotidiens. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux derrière les modèles de langage de grande taille et l'inférence locale. - Configurer et exécuter des modèles locaux en utilisant Ollama et llama.cpp en toute sécurité sur votre propre machine. - Construire un système de génération augmentée par récupération (RAG) fondamental en utilisant des concepts modernes de bases de données vectorielles. - Appliquer des LLMs locaux pour générer du code, écrire des tests et automatiser les tâches de développement quotidiennes. - Pratiquer des techniques de prompt engineering adaptées aux modèles plus petits hébergés localement. - Intégrer des capacités d'autocomplétion IA hors ligne dans votre environnement de développement existant. Le cours commence par la terminologie essentielle de l'IA et les concepts fondamentaux avant de passer aux instructions de configuration pratique et aux exercices de codage écrits. Vous progresserez étape par étape, de l'exécution de base d'un modèle à la construction d'un pipeline RAG local simple et sécurisé. Conçu pour les développeurs, les ingénieurs backend et les passionnés de technologie de niveau débutant, ce cours textuel ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à lire dès aujourd'hui pour prendre le contrôle de vos outils d'IA et construire des assistants de développement locaux sécurisés.