课程链接: https://www.udemy.com/course/open-source-llms-uncensored-secure-ai-locally-with-rag/
随着人工智能技术的迅速发展，开源大型语言模型（LLMs）正逐渐成为行业的焦点。Udemy上线的《Open-source LLMs: Uncensored & secure AI locally with RAG》课程，提供了一个全面而实用的学习平台，帮助学员掌握开源LLMs的核心知识与应用技能。课程内容丰富，涵盖从基础介绍到实际操作，再到高级应用的多个层面，适合从初学者到有一定基础的开发者。首先，课程详细介绍了开源与闭源模型的区别，并深入讲解了诸如Llama3、Mistral、Grok等模型的特点，让学员清楚选择适合自己项目的模型。其次，课程指导如何在本地环境中运行开源模型，包括安装LM Studio、配置环境等实用技巧，让你无需依赖云端服务即可自主部署。特别值得一提的是，课程讲解了非审查式（uncensored）模型的优势，帮助用户突破内容限制，进行更自由的探索。除了基础操作，课程还深入讲解了提示工程（prompt engineering）、函数调用、向量数据库、RAG技术的应用，这些技能对构建高效的AI助理和智能问答系统至关重要。课程还引导学员利用Huggingface、Google Colab等平台进行微调和优化，拓展模型的场景适用性。此外，课程介绍了如何构建和优化AI代理、使用LangChain等工具，全面提升你的AI开发能力。对于希望在实际项目中应用LLMs的开发者而言，这门课程提供了丰富的实战技巧，例如使用Python进行数据总结、可视化，以及在本地搭建RAG聊天机器人。最后，课程还涉及到文字转语音（TTS）技术、GPU租用方案以及未来可能的创新应用，极大地拓宽你的视野。总的来说，这门课程内容丰富、实用性强，非常适合希望掌握开源LLM技术、实现自主可控AI的学习者。强烈推荐你加入学习，从零开始打造属于自己的智能系统！
课程链接: https://www.udemy.com/course/open-source-llms-uncensored-secure-ai-locally-with-rag/