课程主页: https://www.udemy.com/course/build-local-llm-applications-using-python-and-ollama/
在人工智能快速发展的今天，许多开发者、数据科学家和 AI 爱好者都在寻找能够在本地构建和运行大型语言模型（LLM）的方法。Udemy 上的课程《通过 Python 和 Ollama 构建本地 LLM 应用程序》正好满足了这一需求。
这门课程的核心目标是教会你如何在自己的系统上安全地构建和运行 LLM 应用程序，而无需将数据发送到云端。它非常适合那些关注数据隐私并希望利用强大的工具（如 Python、Ollama 和 LangChain）来实现个性化解决方案的用户。
### 课程亮点
1. **设置 Ollama 和下载 Llama LLM 模型**：课程将指导你如何在本地环境中快速设置 Ollama 并下载所需的 LLM 模型。
2. **模型定制与命令行工具**：你可以使用命令行工具自定义模型，并保存修改后的版本，完全掌控自己的 LLM。
3. **开发 Python 应用程序**：借助 Ollama，你将学习如何开发基于 Python 的 LLM 应用程序，实现对模型的完全控制。
4. **使用 Rest API 集成模型**：课程还将介绍如何通过 Ollama 的 Rest API 将模型整合到你的应用中，增强其功能。
5. **构建 RAG 系统**：通过 LangChain，你将学习如何建立检索增强生成（RAG）系统，以便高效处理文档。
6. **创建完整的 LLM 应用程序**：最终，你将能够创建一个端到端的 LLM 应用程序，能够精准回答用户的问题，充分利用 LangChain 和 Ollama 的强大功能。
### 为什么选择本地 LLM 应用程序？
使用本地应用程序的最大好处就是数据隐私得到了充分保障，你的数据永远不会离开你的系统。此外，本地运行模型的灵活性和可定制性让你完全掌控，无需依赖云服务。
### 课程的独特之处
这门课程的最大亮点在于它专注于隐私、控制和实用经验，使用了最新的工具如 Ollama 和 LangChain。完成课程后，你将拥有一个功能齐全的 LLM 应用程序，并具备在自己环境中构建安全 AI 系统的技能。
总之，如果你准备好开始构建自己的私人 LLM 应用程序，那么这门课程绝对值得一试。立即注册，开启你的 AI 开发之旅吧！
课程主页: https://www.udemy.com/course/build-local-llm-applications-using-python-and-ollama/