ONNX और C# के साथ Local LLM Inference

समर्पित GPU इंफ्रास्ट्रक्चर के बिना स्थानीय रूप से बड़े भाषा मॉडलों को तैनात करना आधुनिक डेवलपर्स और AI इंजीनियरों के लिए एक आवश्यक कौशल है। यह लिखित पाठ्यक्रम आपको C# और ONNX Runtime का उपयोग करके सीधे CPU पर quantized मॉडलों को कॉन्फ़िगर करने, लोड करने और निष्पादित करने के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप उत्तरदायी स्थानीय AI एप्लिकेशन बनाने के लिए LLMOps बुनियादी बातों, मॉडल quantization तकनीकों और टोकन प्रबंधन की एक स्पष्ट समझ विकसित करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मुख्य LLMOps अवधारणाओं, मॉडल आर्किटेक्चर मूल बातें और शब्दावली को समझें - C# वातावरण में CPU निष्पादन के लिए ONNX Runtime कॉन्फ़िगर करें - स्थानीय रूप से 4-bit quantized Phi-3 मॉडल्स लोड और निष्पादित करें - टोकनाइजेशन, प्रॉम्प्ट टेम्प्लेटिंग और संदर्भ विंडोज़ को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करें - विश्वसनीय CPU प्रदर्शन के लिए inference अनुकूलन तकनीक लागू करें - संरचनात्मक आउटपुट पार्सिंग और बुनियादी त्रुटि प्रबंधन पैटर्न लागू करें पढ़ना मूलभूत मशीन लर्निंग शब्दावली और रनटाइम सिद्धांतों के साथ शुरू होता है, जिसके बाद कोड-संचालित inference पाइपलाइनों और अनुकूलन रणनीतियों में आगे बढ़ता है। यह पाठ्यक्रम C# के साथ स्थानीय रूप से भाषा मॉडलों को चलाने में रुचि रखने वाले डेवलपर्स और तकनीकी शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने C# एप्लिकेशनों में स्थानीय भाषा मॉडल निष्पादन को लाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।