Werk:AI mit Arnie/Open-Source LLMs
Open-Source LLMs: Vorteile & Nachteile
Worum geht es in diesem Abschnitt
Was sind LLMs wie ChatGPT, Llama, Mistral usw
Welche LLMs gibt es und was soll ich verwenden
Nachteile von Closed Source LLMs
Vor und Nachteile von Open Source LLMs
Der einfachste Weg, LLMs lokal zu verwenden
Voraussetzungen für die lokale Nutzung von LLMs
Open Source Modelle in LM Studio nutzen
Finetuning eines Modells auf Huggingface
Bilderkennung mit Llama3 Llava
Einige Beispiele zur Bilderkennung
Details zur Hardware: GPU Offload, CPU, RAM & VRAM
Zusammenfassung und ein kurzer Ausblick
Prompt Engineering & Nutzung in der Cloud
HuggingChat Ein Interface für Open Source LLMs
Systemprompts & Function Calling
Prompt Engineering: Einfache Strategien
Erstellung eigener Assistenten in HuggingChat
Recap, das solltest du dir merken
Vektordatenbanken, Embedding-Modelle & RAG
Was wird in diesem Abschnitt behandelt?
Vektordatenbanken, Embedding Modelle & RAG
Anything LLM installieren mit lokalen Server
Lokaler RAG Chatbot mit Anything LLM
Function Calling mit Llama 3 & Anything LLM
Weitere Funktionen von Anything LLM & APIs
Recap, das solltest du nicht vergessen
RAG-App optimieren: Tipps zur Datenvorbereitung
Firecrawl für Daten aus Webseiten
LlamaIndex & LlamaParse: PDF zu Markdown
Lokale KI-Agenten mit Open-Source LLMs
KI Agenten, Definition und verfügbare Tools
Möglichkeiten, Flowise zu betreiben
Installation von Flowise mit Node.js
Überblick von einem lokalen Rag ChatBot
KI Agenten mit Function Calling
Welchen KI Agenten bauen & externes Hosting
Rückblick: Das solltest du dir merken
Finetuning, GPUs mieten, Open-Source TTS & mehr
Worum ght es in deisem Abschnitt
Text to Speech "TTS" mit Google Colab
F5 TTS: Stimme klonen (Opensource)
GPU bei Runpod oder Massed Compute mieten
Was ist das beste Open Source LLM
Rückblick: Das solltest du dir merken
Datenschutz, Sicherheit & Wie es weiter geht
Worum geht es in diesem Abschnitt?