프롬프트 엔지니어링 및 랑케인으로 완료하십시오
Python에서 Chatgpt/Gpt-4 및 Langchain을 사용하여 실제 AI 앱 구축
? YouTube에서 시청하십시오
- 15 분 안에 Langchain과 Llama 2를 시작하기
- 자신의 데이터 세트에서 미세 조정 라마 2
- 단일 GPU에서 LLM을 생산에 배치하십시오
- Llama 2 및 Langchain을 사용하여 여러 PDF와 채팅하십시오
- Autogen- ChatGpt/Gpt -4를 사용하여 강력한 AI 에이전트를 구축하십시오
튜토리얼을 읽으십시오
랭케인
- llama 2와 함께 Langchain Quickstart
- 로더로 사용자 정의 데이터를로드하십시오
- 모델로 AI를 추가하십시오
- LLM을 사슬에 유용하게 만듭니다
- 메모리로 챗봇을 구축하십시오
- 에이전트와의 복잡한 작업
모델
- STABLEVICUNA- 오픈 소스 RLHF LLM 챗봇
- Openllama- 라마의 열린 재생산
- XGEN-7B : (최대) 8K 토큰을 갖는 긴 시퀀스 모델링
- 팔콘 180b
프로젝트
- 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정 라마 2
- Llama 2 및 Langchain을 사용하여 여러 PDF와 채팅하십시오
- 로컬 LLM (Falcon 7B) 및 Langchain과의 챗봇
- Private GPT4ALL : 무료 LLM을 사용하여 PDF 파일과 채팅
- cryptogpt : crypto twitter 감정 분석
- Qlora가있는 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정 LLM (Falcon 7B)
- Huggingface 추론 종료점으로 LLM을 제작에 배치하십시오
- Langchain 및 Open LLM을 사용하여 맞춤형 지식 기반을 사용하여 챗봇 지원
- Runpod를 사용하여 개인 LLAMA 2 모델을 제작에 배치하십시오.
- Autogen- ChatGpt/Gpt -4를 사용하여 강력한 AI 에이전트를 구축하십시오
