Werk:AI mit Arnie/Open-Source LLMs

1. Teaser Clip (Das lernst du)
   1. YT: Teaser Opensource LLMs (3:56)
   2. AS: Teaser Clip (Das lernst du)
2. Überblick
   1. YT: Opensource LLMs Überblick (8:11)
   2. AS: Überblick
3. Downloads & Links
   1. AS: Downloads & Links
4. Open-Source LLMs: Vorteile & Nachteile
   1. Worum geht es in diesem Abschnitt
      1. YT: 1 Worum geht es in diesem Abschnitt (0:20)
      2. AS: Worum geht es in diesem Abschnitt
   2. Was sind LLMs wie ChatGPT, Llama, Mistral usw
      1. YT: 2 Was sind LLMs wie ChatGPT, Llama, Mistral usw (12:23)
      2. AS: Was sind LLMs wie ChatGPT, Llama, Mistral usw
   3. Welche LLMs gibt es und was soll ich verwenden
      1. YT: 3 Welche LLMs gibt es und was soll ich verwenden (4:40)
      2. AS: Welche LLMs gibt es und was soll ich verwenden
   4. Nachteile von Closed Source LLMs
      1. YT: 4 Nachteile von Closed Source LLMs wie ChatGPT, Gemini und Claude (12:14)
      2. AS: Nachteile von Closed Source LLMs
   5. Vor und Nachteile von Open Source LLMs
      1. YT: 5 Vor und Nachteile von Open Source LLMs wie Llama3, Mistral & mehr (4:09)
      2. AS: Vor und Nachteile von Open Source LLMs
   6. Rückblick
      1. YT: 6 Recap sd (2:48)
      2. AS: Rückblick
5. Der einfachste Weg, LLMs lokal zu verwenden
   1. Voraussetzungen für die lokale Nutzung von LLMs
      1. YT: 1 Voraussetzungen für die lokale Nutzung von Open Source LLMs (6:12)
      2. AS: Voraussetzungen für die lokale Nutzung von LLMs
   2. Installation von LM Studio
      1. YT: 2 Installation von LM Studio und alternative Methoden zum Betrieb von LLMsss (4:52)
      2. AS: Installation von LM Studio
   3. Open Source Modelle in LM Studio nutzen
      1. YT: 3 Open Source Modelle in LM Studio nutzen h (17:19)
      2. AS: Open Source Modelle in LM Studio nutzen
   4. Zensierte VS unzensierte LLMs
      1. YT: 4 Zensierte vs unzensierte LLMs (14:28)
      2. AS: Zensierte vs unzensierte LLMs
   5. Die Anwendungszwecke von LLMs
      1. YT: 5 Die Anwendungszwecke von LLMs (5:03)
      2. AS: Die Anwendungszwecke von LLMs
   6. Finetuning eines Modells auf Huggingface
      1. YT: 6 Finetuning eines Open Source Modells mit Huggingface j (5:27)
      2. AS: Finetuning eines Modells auf Huggingface
   7. Bilderkennung mit Llama3 Llava
      1. YT: 7 Vision Bilderkennung in Opensource LLMs mit Llama3 Llava (7:13)
      2. AS: Bilderkennung mit Llama3 Llava
   8. Einige Beispiele zur Bilderkennung
      1. YT: 8 Einige Beispiele zur Bilderkennung Vision (8:05)
      2. AS: Einige Beispiele zur Bilderkennung
   9. Details zur Hardware: GPU Offload, CPU, RAM & VRAM
      1. YT: 8 2Mehr Details zur Hardware GPU Offload, CPU, RAM und VRAM (4:51)
      2. AS: Details zur Hardware: GPU Offload, CPU, RAM & VRAM
   10. Zusammenfassung und ein kurzer Ausblick
       1. YT: 9 Zusammenfassung und ein kurzer Ausblick (3:56)
       2. AS: Zusammenfassung und ein kurzer Ausblick
6. Prompt Engineering & Nutzung in der Cloud
   1. Was wird in hier behandelt?
      1. YT: 1 Was wird in diesem Abschnitt behandelt, (1:42)
      2. AS: Was wird in hier behandelt?
   2. HuggingChat Ein Interface für Open Source LLMs
      1. YT: 2 HuggingChat Ein Interface für die Nutzung von Open Source LLMs (724)
      2. AS: HuggingChat Ein Interface für Open Source LLMs
   3. Systemprompts & Function Calling
      1. YT: 3 Systemprompts sind ein wichtiger Teil im Prompt Engineering + Function Calling (6:18)
      2. AS: Systemprompts & Function Calling
   4. Prompt Engineering Basics
      1. YT: 4 Prompt Engineering Basics, semantische Assoziation, strukturierte Prompts & Rollen Prompting (10:16)
      2. AS: Prompt Engineering Basics
   5. Prompt Engineering: Einfache Strategien
      1. YT: 5 Prompt Engineering für LLMs die einfachsten strategien (9:54)
      2. AS: Prompt Engineering: Einfache Strategien
   6. Erstellung eigener Assistenten in HuggingChat
      1. YT: 6 Erstellung eigener Assistenten in HuggingChat (7:32)
      2. AS: Erstellung eigener Assistenten in HuggingChat
   7. Groq LPU Chip statt GPU
      1. YT: 7 Groq Open Source LLMs mit schnellem LPU Chip statt GPU nutzen (4:18)
      2. AS: Groq LPU Chip statt GPU
   8. Recap, das solltest du dir merken
      1. YT: 8 Recap, das solltest du dir merken (3:25)
      2. AS: Recap, das solltest du dir merken
7. Vektordatenbanken, Embedding-Modelle & RAG
   1. Was wird in diesem Abschnitt behandelt?
      1. YT: 0 Was wird in diesem Abschnitt behandelt (1:06)
      2. AS: Was wird in diesem Abschnitt behandelt?
   2. Function Calling
      1. YT: 1 Was ist Function Calling bei LLMs d (6:46)
      2. AS: Function Calling
   3. Vektordatenbanken, Embedding Modelle & RAG
      1. YT: 2 Vektordatenbanken, Embedding Modelle und Retrieval Augmented Generation RAG (10:40)
      2. AS: Vektordatenbanken, Embedding Modelle & RAG
   4. Anything LLM installieren mit lokalen Server
      1. YT: 3 Anything LLM installieren und einen lokalen Server einrichten (13:57)
      2. AS: Anything LLM installieren mit lokalen Server
   5. Lokaler RAG Chatbot mit Anything LLM
      1. YT: 4 Lokaler RAG Chatbot mit Anything LLM (12:00)
      2. AS: Lokaler RAG Chatbot mit Anything LLM
   6. Ollama & Llama 3 einrichten
      1. YT: 5 Ollama & Llama 3 herunterladen, lokalen Server erstellen & verknüpfen 12:16)
      2. AS: Ollama & Llama 3 einrichten
   7. Function Calling mit Llama 3 & Anything LLM
      1. YT: 6 Function Calling mit Llama 3 & Anything LLM Internet durchsuchen (7:30)
      2. AS: Function Calling mit Llama 3 & Anything LLM
   8. Mehr zu Function Calling
      1. YT: 7 Function Calling Daten zusammenfassen, speichern und Diagramme mit Python erstellen (9:03)
      2. AS: Mehr zu Function Calling
   9. Weitere Funktionen von Anything LLM & APIs
      1. YT: 8 Weitere Funktionen von Anything LLM und externe APIs (12:58)
      2. AS: Weitere Funktionen von Anything LLM & APIs
   10. Recap, das solltest du nicht vergessen
       1. YT: 9 Recap, das solltest du nicht vergessen (4:06)
       2. AS: Recap, das solltest du nicht vergessen
8. RAG-App optimieren: Tipps zur Datenvorbereitung
   1. Firecrawl für Daten aus Webseiten
      1. YT: 1 Tipps für bessere RAG Apps Firecrawl für deine Daten aus Webseiten (8:18)
      2. AS: Firecrawl für Daten aus Webseiten
   2. LlamaIndex & LlamaParse: PDF zu Markdown
      1. YT: 2 Effizienteres RAG mit LlamaIndex und LlamaParse Datenvorbereitung für PDFs, Docs, CSV Dateien & m (12:32)
      2. AS: LlamaIndex & LlamaParse: PDF zu Markdown
   3. Llama Parse Update
      1. YT: 3 Llama Parse Update D (1:59)
      2. AS: Llama Parse Update
9. Lokale KI-Agenten mit Open-Source LLMs
   1. Worum geht es hier?
      1. YT:
      2. AS:
   2. KI Agenten, Definition und verfügbare Tools
      1. YT:
      2. AS:
   3. Möglichkeiten, Flowise zu betreiben
      1. YT:
      2. AS:
   4. Installation von Flowise mit Node.js
      1. YT:
      2. AS:
   5. Das Flowise Interface
      1. YT:
      2. AS:
   6. Überblick von einem lokalen Rag ChatBot
      1. YT:
      2. AS:
   7. Unser erster KI Agent
      1. YT:
      2. AS:
   8. KI Agenten mit Function Calling
      1. YT:
      2. AS:
   9. Welchen KI Agenten bauen & externes Hosting
      1. YT:
      2. AS:
   10. Rückblick: Das solltest du dir merken
       1. YT:
       2. AS:
10. Finetuning, GPUs mieten, Open-Source TTS & mehr
    1. Worum ght es in deisem Abschnitt
       1. YT:
       2. AS:
    2. Text to Speech "TTS" mit Google Colab
       1. YT:
       2. AS:
    3. F5 TTS: Stimme klonen (Opensource)
       1. YT:
       2. AS:
    4. Finetuning mit Google Colab
       1. YT:
       2. AS:
    5. GPU bei Runpod oder Massed Compute mieten
       1. YT:
       2. AS:
    6. Was ist das beste Open Source LLM
       1. YT:
       2. AS:
    7. Rückblick: Das solltest du dir merken
       1. YT:
       2. AS:
11. Datenschutz, Sicherheit & Wie es weiter geht
    1. Worum geht es in diesem Abschnitt?
       1. YT:
       2. AS:
    2. Jailbreaks
       1. YT:
       2. AS:
    3. Prompt Injections
       1. YT:
       2. AS:
    4. Data Poisoning
       1. YT:
       2. AS:
    5. Datenschutz & Sicherheit
       1. YT:
       2. AS:
    6. Kommerzielle Nutzung & Verkauf
       1. YT:
       2. AS:
    7. Mein Danke und wie geht es weiter
       1. YT:
       2. AS: