Le domaine des grands modèles de langage a explosé, et Llama se démarque. Avec Llama 3, les possibilités se sont envolées. Découvrez ses capacités, apprenez à l’utiliser avec llama-cpp-python et comprenez comment contrôler le comportement du modèle en ajustant les paramètres et en assignant des rôles précis pour guider la conversation.

Qu’est-ce que Llama ?

Discuter avec Llama 3

Extraire la réponse

Ajuster les paramètres de Llama 3

Orienter les réponses du support client

Garantir des réponses sûres

Générer un texte créatif

Attribuer des rôles de chat

Construire une conversation

Messages système

Comprendre les LLM et Llama

Les modèles de langage peuvent faire bien plus que générer du texte : on peut les orienter pour produire des réponses structurées et sensibles au contexte. Dans ce chapitre, vous verrez comment exploiter llama-cpp-python pour générer des sorties dans des formats spécifiques, y compris des réponses compatibles JSON pour l’intégration de données. Vous affinerez également la sortie de Llama grâce à des techniques de prompting afin d’aligner les réponses sur différentes tâches. Enfin, vous construirez des conversations qui maintiennent le contexte sur plusieurs échanges, pour des interactions plus naturelles.

Guider des réponses non structurées

Formater des invites pour Llama

Few-shot prompting avec Llama

Générer une sortie structurée

Créer une liste d’inventaire en JSON

Spécifier un schéma JSON structuré

Construire des conversations

Créer une classe conversationnelle

Conversation à un seul tour

Conversations à plusieurs tours

Félicitations !

Utiliser Llama en local

Les grands modèles de langage open source comme Llama peuvent fonctionner sur votre propre ordinateur, ce qui vous permet de garder vos données privées et de réduire les coûts. Dans ce cours, vous apprendrez à installer et utiliser Llama en local. Vous explorerez des techniques simples comme l’ajustement des invites pour obtenir de meilleures réponses, la création de conversations qui mémorisent le contexte et l’adaptation des résultats aux besoins de votre projet — que cela implique de générer des données structurées ou d’affiner les réponses pour plus de clarté. Ce cours s’adresse aux personnes ayant de l’expérience en Python.

<h2>Apprenez à utiliser le modèle linguistique à grande échelle Llama (LLM)</h2>  
Qu'est-ce que le Llama LLM et comment pouvez-vous l'utiliser pour améliorer vos projets ? Ce cours vous apprendra à exécuter Llama localement, à orienter ses réponses à l'aide de l'ingénierie des invites et à créer des conversations structurées et adaptées au contexte. <br>  
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<h2>Comprendre le modèle Llama et ses applications</h2>  
Vous commencerez par une introduction aux concepts fondamentaux de Llama, en apprenant à interagir avec les modèles Llama et en explorant leurs cas d'utilisation. Vous acquerrez une expérience pratique de la configuration, de l'exécution et de l'interaction avec le modèle à l'aide de la bibliothèque llama-cpp-python. Au fur et à mesure de votre progression, vous appliquerez des techniques pour affiner les réponses de Llama, conserver l'historique des conversations et générer des résultats structurés prêts à être intégrés dans des flux de travail automatisés.<br>  
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Il s'agit d'une introduction idéale à Llama pour les développeurs et les professionnels de l'IA. Il explore les fondements de ce puissant LLM open source et la manière de l'appliquer dans des scénarios concrets.  

Python Toolbox

Découvrez comment exécuter Llama LLM localement et l'intégrer à votre stack.

Travailler avec Llama 3

Découvrez les dernières techniques pour exécuter Llama LLM localement et l'intégrer à votre pile.

Ingénieur IA associé pour les scientifiques de données

Développer des LLM

Les fondamentaux du lama

Spécifier un schéma JSON structuré

Travailler avec Llama 3

Instructions

Exercice interactif pratique