К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Llama for Python Programmers · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Llama for Python Programmers

Курс от University of Michigan
Средний≈ 5.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Llama for Python Programmers is designed for programmers who want to leverage the Llama 2 large language model (LLM) and take advantage of the generative artificial intelligence (AI) revolution. In this course, you’ll learn how open-source LLMs can run on self-hosted hardware, made possible through techniques such as quantization by using the llama.cpp package. You’ll explore how Meta’s Llama 2 fits into the larger AI ecosystem, and how you can use it to develop Python-based LLM applications. Get hands-on skills using methods such as few-shot prompting and grammars to improve and constrain Llama 2 output, allowing you to get more robust data interchanges between Python application code and LLM inference. Lastly, gain insight into the different Llama 2 model variants, how they were trained, and how to interact with these models in Python. This course does not require a data science or statistics background. It is developed specifically for Python application developers who are interested in integrating generative AI, such as Llama 2, into their work.

Навыки, которые вы освоите

Fine-tuningOpen Source TechnologyPrompt EngineeringLarge Language ModelingLLM ApplicationModel OptimizationGenerative Model ArchitecturesApplied Machine LearningPython ProgrammingToken OptimizationGenerative AIPrompt PatternsModel Training

Программа курса

3 модулей · 33 учебных материалов

01Introduction to Llama 2: A High Quality Open Source Large Language Model13 материалов

Introduction to Llama 2: A High Quality Open Source Large Language Model

Welcome to the Class: Llama for Python ProgrammersВидеоCourse SyllabusЧтениеMeet Your Fellow LearnersОбсуждениеHelp Us Learn About You

Учитесь у экспертов

Christopher Brooks

Associate Professor

Llama for Python Programmers
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 5.8 ч

3 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Казахский

Часть программы вашего университета
Чтение
What is Llama 2? An Open Source Large Language Model (LLM)Видео
Llama 2 WorkspaceЛабораторная
Llamas Llamas Everywhere! Inference, Chat, and Code CompletionВидео
Open Source LLMs: Llama and Its CompetitorsВидео
The Elephant in the Room: Running Large Language Models on Small HardwareВидео
Module 1 QuizЗадание
Optional Readings: Llama License and Academic PapersЧтение
Introducing Llama 3 - Understanding the Llama 3 and Llama 3.1 Herd of ModelsВидео
The Llama 3 Herd of Models by MetaЧтение
02Under the Hood with Llama2 and Python: Understanding How it Works7 материалов

Under the Hood with Llama2 and Python: Understanding How it Works

Llama 2 WorkspaceЛабораторнаяLlama 2 TokenizationВидеоBuilding Our First Llama 2 Application with llama.cppВидеоChoices/ParametersВидеоLlama 2 Chat and ConversationsВидеоModule 2 QuizЗаданиеOptional Readings: Sampling Methods, Bindings, and QuantizationЧтение
03Building a Llama 2 Application13 материалов

Building a Llama 2 Application

Llama 2 WorkspaceЛабораторнаяZero and Few Shot PromptingВидеоControlling Model OutputВидеоUsing GrammarsВидеоMycophiles Attack! 🍄🔥ЧтениеAssignment FAQPLUGINGenerate Realistic Fake DataПрограммированиеModule 3 QuizЗаданиеLlama's Adventure: A Journey Through the Dungeon 🌋(Optional)ЛабораторнаяOptional Reading: GrammarsЧтениеCourse ConclusionВидеоPost-Course SurveyЧтениеContinue your learning with the AI Collection from Michigan OnlineЧтение