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.

What is Llama?

Chatting with Llama 3

Extracting the response

Tuning Llama 3 parameters

Guiding customer support responses

Ensuring safe responses

Generating creative copy

Assigning chat roles

Building a conversation

System messages

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. 

Ongestructureerde reacties sturen

Prompts formatteren voor Llama

Few-shot prompting met Llama

Gestructureerde output genereren

Een JSON-inventarislijst maken

Gespecificeerd JSON-schema voor structuur

Gesprekken opbouwen

Een conversatieklasse maken

Gesprek met één beurt

Gesprekken met meerdere beurten

Gefeliciteerd!

Using Llama Locally

Open-source large language models zoals Llama kunnen op je eigen computer draaien. Zo houd je data privé en verlaag je kosten. In deze cursus leer je hoe je Llama lokaal installeert en gebruikt. Je verkent eenvoudige technieken zoals het aanpassen van prompts voor betere reacties, het opbouwen van gesprekken die context onthouden, en het afstemmen van output op de behoeften van je project — of dat nu gestructureerde data genereren is of antwoorden aanscherpen voor duidelijkheid. Deze cursus is bedoeld voor lerenden met ervaring met Python.

<h2>Leer hoe je het Llama Large-Language Model (LLM) kunt gebruiken</h2>  
Wat is Llama LLM en hoe kun je het gebruiken om je projecten te verbeteren? In deze cursus leer je hoe je Llama lokaal kunt gebruiken, hoe je de reacties kunt sturen met prompt engineering en hoe je gestructureerde en contextbewuste gesprekken kunt opbouwen. <br>  
<br>  
<h2>Begrijp het Llama-model en hoe je het kunt gebruiken</h2>  
Je begint met een introductie tot de basisconcepten van Llama, leert hoe je met Llama-modellen kunt werken en ontdekt hun toepassingsmogelijkheden. Je doet praktijkervaring op met het opzetten, uitvoeren en gebruiken van het model met behulp van de llama-cpp-python-bibliotheek. Naarmate je vordert, ga je technieken gebruiken om de reacties van Llama te verbeteren, gespreksgeschiedenis bij te houden en gestructureerde outputs te genereren die je kunt gebruiken in geautomatiseerde workflows.<br>  
<br>  
Dit is een supergoede manier om Llama te leren kennen voor ontwikkelaars en mensen die met AI werken. Het gaat in op de basis van deze krachtige open-source LLM en hoe je 'm kunt gebruiken in echte situaties.  

Python Toolbox

Ontdek de nieuwste technieken om de Llama LLM lokaal te draaien en te integreren in je stack.

Werken met Llama 3

Check de nieuwste manieren om Llama LLM lokaal te draaien en in je stack te integreren.

AI-ingenieur voor datawetenschappers

Grote taalmodellen ontwikkelen

Basisinfo over lama's

Few-shot prompting met Llama

Werken met Llama 3

Oefeninstructies

Praktische interactieve oefening