【ai精翻】使用 Qwen 2.5 和 Ollama 进行 AI 开发：本地构建 AI 应用程序-土狗cg资源站

您将学到什么

使用 Ollama 在本地机器上设置并运行 Qwen 2.5
了解大型语言模型 (LLM) 的工作原理
使用 Python 和 FastAPI 构建 AI 驱动的应用程序
创建 REST API 以在本地与 AI 模型进行交互
使用 React.js 将 AI 模型集成到 Web 应用程序中
优化和微调 AI 模型以获得更好的性能
实施无需依赖云的本地 AI 解决方案
使用 Ollama CLI 和 Python SDK 管理 AI 模型
在本地和云平台上部署AI应用程序
探索聊天机器人以外的真实 AI 用例

要求

基本的 Python 知识（变量、函数和循环） – 如果您不具备 – 我们将介绍基本的 Python
熟悉 API（REST API、JSON 数据处理）
基本命令行技能（运行脚本、安装包）
一台装有 macOS、Windows 或 Linux 的计算机（用于本地 AI 设置）
互联网连接（用于下载 Qwen 2.5 和依赖项）
可选：JavaScript/React 基础知识（用于 UI 开发）

描述

您准备好在不依赖基于云的 API 的情况下在本地构建 AI 驱动的应用程序了吗？本实践课程将教您如何使用Qwen 2.5和Ollama （两个用于在本地机器上运行大型语言模型 (LLM) 的强大工具）开发、优化和部署 AI 应用程序。

随着开源人工智能模型的兴起，开发人员现在有机会创建处理文本、生成内容和自动执行任务的智能应用程序，同时保证数据的私密性和安全性。在本课程中，您将学习如何安装、配置和集成 Qwen 2.5 与 Ollama，构建基于 FastAPI 的 AI 后端，以及开发真实世界的 AI 解决方案。

为什么要学习 Qwen 2.5 和 Ollama？

Qwen 2.5是阿里云开发的强大的大型语言模型（LLM），针对自然语言处理（NLP）、文本生成、推理和代码辅助进行了优化。与GPT-4等传统的基于云的模型不同，Qwen 2.5可以在本地运行，这使其成为隐私敏感的 AI 应用程序的理想选择。

Ollama是一款AI 模型管理工具，允许开发人员在本地高效、低延迟地运行和部署 LLM。使用 Ollama，您可以提取模型，在应用程序中运行它们，并针对特定任务对其进行微调——所有这些都不需要昂贵的云资源。

本课程实用且注重实践，旨在帮助您在实际项目中应用人工智能。无论您想构建人工智能聊天界面、文档摘要器、代码助手还是智能自动化工具，本课程都将为您提供必要的技能。

为什么要参加这门课程？

-通过实际项目进行 AI 开发–不依赖云 API —保证您的 AI 应用程序的私密性和安全性-使用开源 LLM 的未来技能-使用Ollama 的本地执行进行快速、高效的 AI 部署

在本课程结束时，您将在您的机器上运行由人工智能驱动的应用程序，深入了解 LLM ，并掌握开发未来人工智能解决方案的技能。您准备好开始建造了吗？