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
Beginning Llamafile for Local Large Language Models (LLMs) · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Beginning Llamafile for Local Large Language Models (LLMs)

Курс от Duke University
Начальный≈ 3.9 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Learners will gain the skills to serve powerful language models as practical and scalable web APIs. They will learn how to use the llama.cpp example server to expose a large language model through a set of REST API endpoints for tasks like text generation, tokenization, and embedding extraction. The course dives into the technical details of running the llama.cpp server, configuring various options to customize model behavior, and efficiently handling requests. Learners will understand how to interact with the API using tools like curl and Python, allowing them to integrate language model capabilities into their own applications. Throughout the course, hands-on exercises and code examples reinforce the concepts and provide learners with practical experience in setting up and using the llama.cpp server. By the end, participants will be equipped to deploy robust language model APIs for a variety of natural language processing tasks. The course stands out by focusing on the practical aspects of serving large language models in production environments using the efficient and flexible llama.cpp framework. It empowers learners to harness the power of state-of-the-art NLP models in their projects through a convenient and performant API interface.

Навыки, которые вы освоите

Model DeploymentApplication Programming Interface (API)Open Source TechnologyLarge Language ModelingRestful APICommand-Line InterfaceLLM ApplicationNatural Language ProcessingEmbeddingsMachine Learning

Программа курса

1 модулей · 36 учебных материалов

01Getting Started with Mozilla Llamafile36 материалов

About this Course

Meet your instructor: Alfredo DezaВидеоMeet your instructor: Noah GiftЧтениеConnect with your instructorsЧтениеCourse structure and etiquetteЧтение

Учитесь у экспертов

Noah Gift

Executive in Residence and Founder of Pragmatic AI Labs

Alfredo Deza

Adjunct Assistant Professor in the Pratt School of Engineering

Beginning Llamafile for Local Large Language Models (LLMs)
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

≈ 3.9 ч

1 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Meet and Greet (optional)Обсуждение
Report a problem with the courseЧтение

Key Components of Llamafile

Key TermsЧтениеWhat is Llamafile?ЧтениеLlamafile overview by MozillaВидеоUsing the Llamafile APIВидеоCreating a LlamafileВидеоCosmopolitanЧтениеBuilding portable binaries with CosmopolitanВидеоCosmopolitanЛабораторнаяLesson ReflectionЧтениеQuiz-Key Components of LlamafileЗадание

Developing Portable CLI with Cosmopolitan

Key TermsЧтениеBuilding a phrase generator with cosmopolitanВидеоPortable CLIЛабораторнаяBash Phrase GeneratorЧтениеQuiz-Portable CLI with CosmopolitanЗаданиеLesson ReflectionЧтение

Running Llamafile

Key TermsЧтениеWhat are LLMs?ЧтениеGetting Started with LlamafileВидеоLlamafile local system metricsВидеоLocal Llamafile APIЛабораторнаяQuiz-Running LlamafileЗаданиеLesson ReflectionЧтение

Conclusion and Next Steps

Key TermsЧтениеLlamafile serverЧтениеCourse ConclusionЧтениеFinal Quiz-LlamafileЗаданиеNext StepsЧтениеInteractive Llamafile SandboxЛабораторнаяShare your learning experienceЧтение