Sviluppo LLM Locale con Ollama e Python

La privacy e il controllo dei dati sono essenziali quando si lavora con l'intelligenza artificiale moderna. Questo corso ti insegna come allontanarti dalle soluzioni dipendenti dal cloud e far funzionare potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) direttamente sul tuo hardware per la massima sicurezza e personalizzazione. Passerai da principiante a sviluppatore fiducioso, capace di configurare un ambiente AI privato e di costruire applicazioni funzionali che interagiscono con modelli locali. Alla fine di questo corso, capirai come gestire i cicli di vita dei modelli e integrarli nei flussi di lavoro software professionali senza inviare i tuoi dati a server esterni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'architettura LLM locale e dell'AI privacy-first. - Configurare Ollama per eseguire e gestire una varietà di modelli open-source sul tuo sistema. - Costruire applicazioni AI personalizzate utilizzando Python e strutture API compatibili con OpenAI. - Implementare la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per permettere ai modelli di interagire con i tuoi documenti privati. - Impostare un'interfaccia di chat locale basata sul web per un'esperienza utente ottimizzata. - Applicare moderne tecniche di prompt engineering e flussi di lavoro agentici di base ai modelli locali. - Praticare la personalizzazione del modello per adattare le risposte AI a specifiche attività professionali. Il corso inizia con la terminologia fondamentale e i meccanismi di base di come funzionano i modelli locali. Progredirai poi attraverso la configurazione del sistema, la gestione da riga di comando e lo sviluppo pratico con Python per creare strumenti AI robusti e privati. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e appassionati di AI che desiderano esplorare gli LLM locali. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'accelerazione hardware o l'AI cloud. Inizia oggi stesso a costruire il tuo ambiente AI privato.