IA privada com LLMs de código aberto: implantação local, RAG e agentes

A transição para modelos de linguagem de código aberto de grande porte permite que você execute sistemas de IA poderosos inteiramente em seu próprio hardware local, sem a necessidade de ter um servidor de IA. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a configurar, personalizar e executar modelos de IA privados e seguros.Você progredirá desde a compreensão das diferenças fundamentais entre modelos abertos e fechados até a criação de aplicativos de IA avançados e sensíveis ao contexto usando dados locais. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais dos modelos de linguagem de código aberto e como selecionar o modelo certo para o seu hardware. - Configure e execute modelos localmente usando ferramentas como LM Studio e Hugging Face. - Aplique técnicas de engenharia rápidas adaptadas especificamente para arquiteturas de código aberto. - Construa pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) para consultar seus documentos privados com segurança. - Integre bancos de dados vetoriais e orquestre agentes de IA usando o LangChain. - Implemente chamadas de função para conectar seus modelos locais a ferramentas e APIs externas. O curso começa com a terminologia e os requisitos de hardware essenciais, orientando você passo a passo através da instalação local, configuração do modelo e construção de fluxos de trabalho práticos e privados de IA. Este curso foi projetado para iniciantes, desenvolvedores e defensores da privacidade que desejam executar a IA localmente, sem experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da inteligência artificial segura, independente e sem censura.