ed-donner/llm_engineering

해결하는 문제

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM) 엔지니어링을 처음부터 배우기 위한 완전한 커리큘럼입니다. 구조화된 8주 경로와 전문성을 점진적으로 구축하는 실습 프로젝트를 제공하여 추측을 제거합니다. 또한 설정 어려움, API 비용, 유료 모델과 무료 모델 선택과 같은 실용적인 문제를 해결합니다.

작동 방식

과정은 주별 폴더로 구성되며, 각 폴더는 실습과 코드를 포함한 모듈을 나타냅니다. Ollama를 사용하여 Llama 3.2와 같은 로컬 모델을 실행하는 즉시 만족 연습으로 시작하여 학습자가 즉시 결과를 볼 수 있습니다. 그런 다음 Cursor(AI 코딩) 및 GPU 액세스를 위한 Google Colab과 같은 도구를 사용한 전체 환경 설정으로 이동합니다. 학습자는 OpenAI 및 Anthropic API를 사용하며 비용을 최소화하는 지침을 받습니다. 마지막 주에는 강력한 자율 에이전트 AI 솔루션을 구축하여 모든 것을 통합합니다.

대상 독자

프로그래밍 경험이 있든 처음 시작하든 LLM 엔지니어링을 배우고자 하는 모든 사람을 위한 것입니다. README는 사전 요구 사항, 취업 전망, 무료 또는 대체 모델 사용에 대한 일반적인 질문에 답변합니다. 과정은 '실행' 접근 방식을 강조하여 학습자가 코드를 실행하고, 실험하고, 프로젝트를 조정하도록 장려합니다.

주요 특징

• 점진적이고 누적적인 프로젝트를 갖춘 8주 구조화 커리큘럼
• Ollama 및 Llama 3.2와 같은 로컬 모델로 즉각적인 실습 결과
• 모든 플랫폼에 대한 자세한 설정 지침 및 유료 API의 무료 대안
• 비용 관리 팁으로 총 과정 지출을 몇 달러로 유지
• 마지막 주에는 자율 에이전트 AI 솔루션 구축
• 이메일, LinkedIn, YouTube 및 FAQ용 디지털 트윈을 통한 커뮤니티 지원