掌握LLM工程课，让你的AI之旅充满惊喜

掌控AI时代的密码：深入LLM工程课程

在人工智能迅猛发展的今天，对大语言模型（LLM）的深入理解和应用能力已经成为引领技术潮流的重要基石。为了帮助更多人掌握这项核心技术，特此分享关于LLM工程的一项出色在线课程。这门课程引导您通过一段为期八周的旅程，掌握AI及大语言模型的精髓，从而达到熟练应用的水平。

探索LLM的世界

课程以项目为驱动，通过循序渐进的学习模块，帮助您在LLM的世界中行稳致远。每周的内容不断加深，最终目标是在第八周开发出一个强大的自主Agentic AI解决方案。这项课程非常适合初学者和希望系统性提升技能的技术爱好者。课程的设计不仅仅是为了让您更好地理解理论，还包含了广泛的实践环节，确保您能真正将学习到的知识应用到实际项目中。

开始之前：基础工具准备

学习LLM不需要昂贵的设备，但可能需要一些基本的工具配置。您将从安装Ollama开始，这是一款灵活且高效的LLM运行环境。步骤非常简单：

1. 下载并安装Ollama。
2. 在PC上，打开命令提示符或Powershell；在Mac上，使用终端。
3. 运行 ollama run llama3.2 或，对于配置较低的机器，尝试 ollama run llama3.2:1b。请避免直接使用Llama 3.3，因为它过大，不适合家用电脑。
4. 如果初次运行不成功，尝试在另一个Powershell或终端中运行 ollama serve，再重试第三步。

万一在本地设备不奏效，课程还提供了Google Colab云服务方案，使您在云环境中轻松运行模型。

专业环境配置

为确保课程的顺利开展，作者为PC、Mac和Linux用户分别准备了详尽的环境配置指南。这些指南的设计旨在细致周到地解决可能遭遇的各类问题，帮助学习者无缝进入学习状态。

• PC用户说明
• Mac用户说明
• Linux用户说明

控制成本，免费代替方案

课程注重实用。因此在介绍领先模型时，也提供了免费版本供选择。在我们使用的任何API调用中，您可以用本地运行的Ollama作为替代。如下代码展示了如何在本地设置：

# 您需要在计算机上执行此操作一次
!ollama pull llama3.2

from openai import OpenAI
MODEL = "llama3.2"
openai = OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")

response = openai.chat.completions.create(
 model=MODEL,
 messages=[{"role": "user", "content": "What is 2 + 2?"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

Google Colab与GPU的使用

在学习过程中，Google Colab是得力的辅助工具，允许您在云端运行GPU任务。这种方式非常适合需要强大运算能力却希望保持低成本的学习者。

• 在Week 3之后，课程将大量使用Google Colab，无需复杂硬件，即可完成课程项目。
• 提供了一系列的Colab笔记本链接，供大家练习使用。

学习就是实践

课程通过各种实际项目，强调“实践出真知”。在学习过程中，您将会不断地执行和调整代码，以此深入理解其中的每个细节。同时，鼓励学习者通过提交Pull Request分享代码，与社区共享成长的同时获得认可。每个项目设计不仅是为了娱乐，也在于培养可在实际业务中应用的重要技能。

同类项目概览

在LLM领域内，也有很多杰出的开源项目值得关注。诸如OpenAI的GPT系列、Hugging Face的Transformers，以及其他提供插件式解决方案的平台，这些都是可以帮助您达到新的学习高度的优良工具和资源。

通过本课程，以及对与同行项目的了解，您将获得全面而深入的LLM技能，能够自信地将这些技能应用于不同实际场景中。拨开AI时代的迷雾，通过掌握大语言模型技术，您将站在技术潮头，拥抱一个智能的未来。