LlamaIndex: Nagy Nyelvi Modellekkel Működő Alkalmazások Fejlesztése Képzés
A LlamaIndex egy hatékony indexelő eszköz, amelyet arra terveztek, hogy fokozza a Nagy Nyelvi Modellek (LLM) képességeit azáltal, hogy lehetővé teszi számukra az egyéni adathalmazok hatékony lekérdezését és felhasználását.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndex használatát innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és konfigurálni a LlamaIndexet LLM-ekkel való használatra.
- Egyéni adathalmazokat indexelni és lekérdezni a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók fokozása érdekében.
- Kifinomult alkalmazásokat tervezni és fejleszteni, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
- Megérteni és alkalmazni az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munka legjobb gyakorlatait.
- Navigálni az LLM-alapú alkalmazások üzembe helyezésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testre szabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Kurzusleírás
Bevezetés a LlamaIndexbe
- A LlamaIndex megértése és szerepe az LLM-ekben
- A LlamaIndex beállítása: környezet és előfeltételek
- Az egyéni adatok indexelésének alapjai
A LlamaIndex gyakorlatban
- Lekérdezés a LlamaIndexszel: technikák és legjobb gyakorlatok
- Lekérdezési és csevegő motorok építése a LlamaIndexszel
- Intuitív Streamlit felületek készítése LLM alkalmazásokhoz
Haladó LlamaIndex funkciók
- Retrieval-augmented generation (RAG) alkalmazása a hatékony adatlekérdezés érdekében
- Vektortárak használata az adatkezelés hatékonyságának növelésére
- LlamaIndex ügynökök tervezése és implementálása
Alkalmazásfejlesztés a LlamaIndexszel
- Prompt mérnökség: gondolatmenet, ReAct, few-shot prompting
- Dokumentációs segéd fejlesztése: egy valós LLM alkalmazás
- LLM alkalmazások hibakeresése és tesztelése
Üzembe helyezés és skálázás
- LlamaIndex-alapú alkalmazások üzembe helyezése
- LLM alkalmazások skálázása nagy teljesítmény érdekében
- LLM alkalmazások monitorozása és optimalizálása
Etikai és gyakorlati megfontolások
- Az LLM alkalmazások etikai következményeinek kezelése
- Adatvédelem és adatbiztonság biztosítása a LlamaIndexszel
- Felkészülés az LLM technológia jövőbeli fejlesztéseire
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A Python programozás és az alapvető gépi tanulási fogalmak ismerete
- Tapasztalat API-kkal és alkalmazásfejlesztéssel
- A természetes nyelvfeldolgozás ismerete előnyös, de nem kötelező
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
LlamaIndex: Nagy Nyelvi Modellekkel Működő Alkalmazások Fejlesztése Képzés - Foglalás
LlamaIndex: Nagy Nyelvi Modellekkel Működő Alkalmazások Fejlesztése Képzés - Érdeklődés
LlamaIndex: Nagy Nyelvi Modellekkel Működő Alkalmazások Fejlesztése - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Haladó LangGraph: Összetett gráfok optimalizálása, hibakeresése és monitorozása
35 ÓrákKódoló agentek építése Devstrallal: az agent tervezéstől az eszközön keresztül a gyártásig
14 ÓrákUgyanaz a Devstral ebben az élő képzésben, amely Magyarország helyszínen kerül megrendezésre. A tanfolyam lefedi a architektúrát, az agentes munkafolyamatok tervezését és az eszközintegrációt. Haladó mérnököknek ideális, a kurzus gyakorlati laborokon keresztül épít kódoló agenteket, amelyek javítják a termelékenységet és a biztonságot a modern fejlesztői környezetekben.
Nyílt forráskódú Model Ops: Saját befoglalás, finomhangolás és kormányzás Devstral és Mistral modellekkel
14 ÓrákEz a facilitált képzés Magyarország ML mérnököknek szól, akik a Devstral és Mistral modellek saját befoglalásának és finomhangolásának mesterének szeretnének válni. A résztvevők gyakorlati kormányzási, monitoring és megfelelőségi technikákat tanulnak meg a nyílt forráskódú MI övezett gyártási környezetekben történő telepítéséhez.
LangGraph-alkalmazások a pénzügyekben
35 ÓrákLangGraph alapok: Gráfalapú LLM-promptolás és láncolás
14 ÓrákLangGraph az egészségügyben: Munkafolyamat-vezénylés szabályozott környezetekben
35 ÓrákLangGraph jogi alkalmazásokhoz
35 ÓrákDinamikus munkafolyamatok építése LangGraph és LLM ágensek segítségével
14 ÓrákLangGraph marketingautomatizáláshoz
14 ÓrákLe Chat Enterprise: Privát ChatOps, integrációk és adminisztrációs vezérlés
14 ÓrákEz az élő képzés Magyarország témakörben a Le Chat Enterprise-t fedi le, egy privát ChatOps megoldást a biztonságos, szabályozott konverzációs MI-hez. A tanulók kiépítik, konfigurálják és integrálják a rendszerét vállalati alkalmazásokkal, lehetővé téve az RBAC, SSO és szabálykövetés alapú vezérléseket a skálázható, biztonságos MI-munkafolyamatokhoz.
Költség-hatékony LLM architektúrák: A Mistral méretezése (Teljesítmény- és költségmérnökség)
14 ÓrákUjja meg a költséghatékony Mistral LLM architektúrákat ezzel a 14 órás élő képzéssel a(z) Magyarország-ban. Tanulja meg a Mistral Medium 3 kiadását, optimalizálását és méretezését a maximális átbitévi képesség és a minimális költség érdekében, kötetkezelés, kvantálás és hatékony kiszolgálási stratégiák alkalmazásával vállalati munkaterhelésekhez.
Konverzációs asszisztensek termékké alakítása Mistral-kapcsolókkal és integrációkkal
14 ÓrákEz az élő képzés a Magyarország témakörben a Mistral konverzációs asszisztensek vállalati munkafolyamatokba való integrációját kezeli. A résztvevők megismerkednek a SaaS-eszközök összekötésével, a keresés-augmentált generáció alkalmazásával, valamint a ügyfélirányított és belső chatfelületekhez való hatékony UX-minták tervezésével.
Vállalati szintű telepítések a Mistral Medium 3 használatával
14 ÓrákEz a vezető által vezetett képzés a(z) Magyarország keretében segít a haladó mesterséges intelligencia mérnököknek a Mistral Medium 3 telepítésében és biztonságossá tételében. Optimalizálhatják a következtetési költségeket, megvalósíthatják a multimodális felhasználási eseteket, és alkalmazhatják a vállalati megfelelőségi gyakorlatokat. Tartalmaz gyakorlati laboratóriumokat API és saját hosting beállításokhoz.
Mistral a felelős AI-ért: Adatvédelem, Adatlakhatóság és Vállalati Szabályozás
14 ÓrákEz az élő Mistral Felelős AI oktatás Magyarország helyszínen compliance és biztonsági vezetőknak készült. Megismerik a privátyságot megőrző technikákat, az adatlakhatósági stratégiákat, valamint az RBAC és SSO vállalati szabályozásokat a biztonságos, szabályozásnak megfelelő MŰI-telepítés biztosítása érdekében.
Multimódális alkalmazások Mistral modellekkel (látás, OCR és dokumentumértelmezés)
14 ÓrákTanulja meg, hogyan építsen multimódális alkalmazásokat Mistral modellekkel, fókuszban az OCR, a dokumentumértelmezés és a látás-szöveg keresés. Ez a gyakorlatias képzés lefedi a pipeline implementálást, az NLP integrációt és a vállalati szintű tervezést, online vagy Magyarország keretein belül.
