The field of large language models has exploded, and Llama is a standout. With Llama 3, possibilities have soared. Explore its capabilities, learn to use it with llama-cpp-python, and understand how to control the model's behavior by adjusting parameters and assigning specific roles to guide the conversation.

Apa itu Llama?

Mengobrol dengan Llama 3

Mengekstrak respons

Menyetel parameter Llama 3

Mengarahkan respons dukungan pelanggan

Memastikan respons aman

Menghasilkan salinan kreatif

Menetapkan peran chat

Membangun percakapan

Pesan sistem

Understanding LLMs and Llama

Language models can do more than just generate text - they can be guided to produce structured and context-aware responses. In this chapter, you'll explore how to leverage llama-cpp-python to generate outputs in specific formats, including JSON-compatible responses for data integration. You'll also refine Llama's output using prompting techniques to align responses with different tasks. Finally, you'll build conversations that maintain context across multiple exchanges, ensuring more natural interactions. 

Guiding unstructured responses

Formatting prompts for Llama

Few-shot prompting with Llama

Generating structured output

Creating a JSON inventory list

Specifying structured JSON schema

Building conversations

Creating a conversational class

Single-turn conversation

Multi-turn conversations

Congratulations!

Using Llama Locally

Model bahasa besar open-source seperti Llama dapat dijalankan di komputer Anda sendiri, membantu menjaga privasi data dan menurunkan biaya. Dalam kursus ini, Anda akan belajar cara menyiapkan dan menggunakan Llama secara lokal. Anda akan mengeksplorasi teknik sederhana seperti menyesuaikan prompt untuk mendapatkan respons yang lebih baik, membangun percakapan yang mengingat konteks, dan menyesuaikan keluaran agar sesuai dengan kebutuhan proyek Anda—baik itu menghasilkan data terstruktur maupun menyempurnakan respons agar lebih jelas. Kursus ini dirancang untuk pembelajar yang memiliki pengalaman bekerja dengan Python.

<h2>Pelajari cara menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) Llama.</h2>  
Apa itu Llama LLM, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan proyek Anda? Kursus ini akan mengajarkan Anda cara menjalankan Llama secara lokal, mengarahkan responsnya menggunakan teknik prompt engineering, dan membangun percakapan yang terstruktur dan sadar konteks. <br>  
<br>  
<h2>Memahami Model Llama dan Aplikasinya</h2>  
Anda akan memulai dengan pengenalan konsep dasar Llama, mempelajari cara berinteraksi dengan model Llama, dan menjelajahi berbagai kasus penggunaan mereka. Anda akan mendapatkan pengalaman praktis dalam menyiapkan, menjalankan, dan berinteraksi dengan model menggunakan perpustakaan llama-cpp-python. Seiring dengan kemajuan Anda, Anda akan menerapkan teknik-teknik untuk menyempurnakan respons Llama, menjaga riwayat percakapan, dan menghasilkan output terstruktur yang siap diintegrasikan ke dalam alur kerja otomatis.<br>  
<br>  
Ini adalah pengenalan yang ideal untuk Llama bagi para pengembang dan praktisi kecerdasan buatan. Buku ini membahas dasar-dasar model bahasa besar (LLM) open-source yang kuat ini dan cara mengaplikasikannya dalam skenario dunia nyata.  

Python Toolbox

Jelajahi teknik terbaru menjalankan Llama LLM secara lokal dan mengintegrasikannya dalam stack Anda.

Bekerja dengan Llama 3

Jelajahi teknik terbaru untuk menjalankan Llama LLM secara lokal dan mengintegrasikannya ke dalam stack Anda.

Insinyur AI Asisten untuk Ilmuwan Data

Pengembangan Model Bahasa Besar

Llama Fundamentals

Mengekstrak respons

Bekerja dengan Llama 3

Petunjuk latihan

Latihan interaktif praktis