Werk:AI mit Arnie/Open-Source LLMs

1. Teaser Clip (Das lernst du)
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2. Überblick
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3. Downloads & Links
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4. Open-Source LLMs: Vorteile & Nachteile
   1. Worum geht es in diesem Abschnitt
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   2. Was sind LLMs wie ChatGPT, Llama, Mistral usw
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   3. Welche LLMs gibt es und was soll ich verwenden
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   4. Nachteile von Closed Source LLMs
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   5. Vor und Nachteile von Open Source LLMs
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   6. Rückblick
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5. Der einfachste Weg, LLMs lokal zu verwenden
   1. Voraussetzungen für die lokale Nutzung von LLMs
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   2. Installation von LM Studio
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   3. Open Source Modelle in LM Studio nutzen
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   4. Zensierte VS unzensierte LLMs
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   5. Die Anwendungszwecke von LLMs
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   6. Finetuning eines Modells auf Huggingface
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   7. Bilderkennung mit Llama3 Llava
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   8. Einige Beispiele zur Bilderkennung
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   9. Details zur Hardware: GPU Offload, CPU, RAM & VRAM
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   10. Zusammenfassung und ein kurzer Ausblick
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6. Prompt Engineering & Nutzung in der Cloud
   1. Was wird in hier behandelt?
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   2. HuggingChat Ein Interface für Open Source LLMs
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   3. Systemprompts & Function Calling
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   4. Prompt Engineering Basics
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   5. Prompt Engineering: Einfache Strategien
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   6. Erstellung eigener Assistenten in HuggingChat
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   7. Groq LPU Chip statt GPU
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   8. Recap, das solltest du dir merken
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7. Vektordatenbanken, Embedding-Modelle & RAG
   1. Was wird in diesem Abschnitt behandelt?
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   2. Function Calling
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   3. Vektordatenbanken, Embedding Modelle & RAG
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   4. Anything LLM installieren mit lokalen Server
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   5. Lokaler RAG Chatbot mit Anything LLM
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   6. Ollama & Llama 3 einrichten
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   7. Function Calling mit Llama 3 & Anything LLM
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   8. Mehr zu Function Calling
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   9. Weitere Funktionen von Anything LLM & APIs
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   10. Recap, das solltest du nicht vergessen
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8. RAG-App optimieren: Tipps zur Datenvorbereitung
   1. Firecrawl für Daten aus Webseiten
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   2. LlamaIndex & LlamaParse: PDF zu Markdown
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   3. Llama Parse Update
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9. Lokale KI-Agenten mit Open-Source LLMs
   1. Worum geht es hier?
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   2. KI Agenten, Definition und verfügbare Tools
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   3. Möglichkeiten, Flowise zu betreiben
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   4. Installation von Flowise mit Node.js
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   5. Das Flowise Interface
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   6. Überblick von einem lokalen Rag ChatBot
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   7. Unser erster KI Agent
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   8. KI Agenten mit Function Calling
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   9. Welchen KI Agenten bauen & externes Hosting
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   10. Rückblick: Das solltest du dir merken
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10. Finetuning, GPUs mieten, Open-Source TTS & mehr
    1. Worum ght es in deisem Abschnitt
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    2. Text to Speech "TTS" mit Google Colab
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    3. F5 TTS: Stimme klonen (Opensource)
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    4. Finetuning mit Google Colab
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    5. GPU bei Runpod oder Massed Compute mieten
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    6. Was ist das beste Open Source LLM
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    7. Rückblick: Das solltest du dir merken
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11. Datenschutz, Sicherheit & Wie es weiter geht
    1. Worum geht es in diesem Abschnitt?
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    2. Jailbreaks
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    3. Prompt Injections
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    4. Data Poisoning
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    5. Datenschutz & Sicherheit
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    6. Kommerzielle Nutzung & Verkauf
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    7. Mein Danke und wie geht es weiter
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