Lokale LLM Inference met ONNX en C#

Het lokaal implementeren van large language models zonder toegewijde GPU-infrastructuur is een essentiële vaardigheid voor moderne ontwikkelaars en AI-engineers. Deze geschreven cursus leidt je door het configureren, laden en uitvoeren van gekwantiseerde modellen rechtstreeks op de CPU met behulp van C# en ONNX Runtime. Je zult een helder begrip ontwikkelen van LLMOps-fundamenten, modelkwantisatietechnieken en tokenbeheer om responsieve lokale AI-applicaties te bouwen. Wat je zult leren: - Begrijp de kernconcepten van LLMOps, de basis van modelarchitectuur en vocabulaire - Configureer ONNX Runtime voor CPU-uitvoering in C#-omgevingen - Laad en voer 4-bit gekwantiseerde Phi-3-modellen lokaal uit - Beheer tokenisatie, prompt-templatestructuren en contextvensters op een effectieve manier - Pas inference-optimalisatietechnieken toe voor betrouwbare CPU-prestaties - Implementeer gestructureerde output-parsing en basispatronen voor foutafhandeling De stof begint met fundamentele machine learning-terminologie en runtime-principes voordat we overgaan naar code-gestuurde inference-pijplijnen en optimalisatiestrategieën. Deze cursus is ontworpen voor ontwikkelaars en technische beginners die geïnteresseerd zijn in het lokaal uitvoeren van taalmodellen met C#, zonder dat eerdere ervaring met machine learning vereist is. Begin vandaag nog met lezen om lokale taalmodeluitvoering naar je C#-applicaties te brengen.