Die eigene KI: Lokale LLMs und RAG für KI-Lösungen

Lokale LLMs und RAG effektiv für individuelle KI-Lösungen nutzen

Sie planen, eine eigene Künstliche Intelligenz zu entwickeln? Dieser Online-Kurs vermittelt Ihnen wie Sie große Sprachmodelle (LLMs) lokal ausführen und optimieren können. Sie erhalten einen Überblick über die verfügbaren Modelle und erfahren mehr über gängige Plattformen wie GPT4All, Ollama und Open WebUI. Ziel ist es, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die perfekt auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Sie lernen, wie Sie Modelle durch Quantisierung und Fine-Tuning optimieren und wie Sie Ihre eigenen Modelle lokal ausführen. Zudem tauchen Sie tief in das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein – einer Methode, mit der Sie externe Datenquellen in die Antworten von Sprachmodellen integrieren können, um präzisere und kontextuell passende Ergebnisse zu erzeugen. Zum Abschluss sehen Sie den praktischen Einsatz von RAG mit LangChain und JavaScript in einer eigenen Applikation.

Eine gute Grundlage für die Teilnahme an diesem Kurs bietet Ihnen Sebastian Springers Online-Kurs »Einstieg in GenAI: Modelle, Anwendungen und Optimierung von LLM«.

Sie können nicht live dabei sein? Kein Problem! Mit Ihrem Ticket erhalten Sie kurz nach dem Kurs Zugang zur Aufzeichnung sowie zu allen Präsentationsfolien.