AI落地【二】上手:本地部署大模型+RAG知识库+Agent+langchain

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AI落地【2】上手篇
自定义本地部署:大模型+RAG知识库+Agent+langchain
导师介绍

蔚小北

毕业于北京航空航天大学

2018年开始学习深度学习、自动驾驶等

先后于航空、商业航天负责数字化

2024年开始全部投入AI落地技术推广

课程大纲

1. 本地部署开源AI大模型

  • 大模块管理框架安装:OLLAMA

  • 下载和运行大模型

  • 与大模型进行问答

2. 创建一个大模型聊天应用页面

  • 本地下载和运行openweb-ui

  • 与大模型进行问答聊天

  • 与文档、图片问答,Embedding设置

3. 本地AI大模型API构建和调用

  • ollama自带大模型API调用

  • Open AI格式的本地大模型API调用

4. 硬件基础环境安装:

  • 虚拟环境管理anaconda的安装

  • 英伟达显卡驱动、CUDA的安装

  • Docker管理器的安装

5. 本地部署Agent 智能体

  • 虚拟环境创建

  • Autogenstudio安装和agent概念介绍

  • autogenstudio介绍

  • 本地模型API调用

  • skills调用(function calling)

  • agent和workflow定义

6. 本地知识库RAG构建

  • RAG概念和虚拟环境创建

  • 依赖包安装

  • 知识库构建

  • 代码讲解

  • 实际操作

  • AI知识库页面和网页UI集成和应用

  • 代码讲解

  • 实际操作


适用人群
01.有一定基础编程或IT系统实施或产品经理能力的人
02.希望自行掌握AI大模型、RAG知识库、Agent完全本地部署、可自定义代码
03.希望掌握一定的Langchain能力,开发个人、企业应用
04.在AI时代,作为独立开发者,开发AI应用
学员收获
全栈本地部署能力

大模型、知识库各个环节的本地部署能力,可脱网运行,解决企业信息安全问题

掌握基于大模型的AI应用开发能力

使用Langchain等矿机自定义AI应用

服务于个人、应用、小程序、企业

能够具备用私有化部署的AI大模型赋能各种对象,实现落地的能力

常见问题
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