Este é o aplicativo para Windows chamado LLM Course, cuja versão mais recente pode ser baixada como llm-coursesourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online gratuitamente este aplicativo chamado Curso LLM com OnWorks.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
Curso LLM
DESCRIÇÃO:
O Curso LLM é um caminho prático, baseado em notebooks, para aprender como grandes modelos de linguagem funcionam na prática, desde a curadoria de dados até o treinamento, ajuste fino, avaliação e implantação. Ele enfatiza experimentos reproduzíveis: cada etapa é demonstrada com código executável, dependências claras e referências a modelos e bibliotecas de código aberto comumente usados. Os alunos são expostos a múltiplas estratégias de adaptação — LoRA/QLoRA, ajuste fino de instruções e técnicas de alinhamento — para que possam escolher abordagens que se adequem ao seu hardware e orçamento. Os materiais também abordam otimização de inferência e quantização para tornar viável a implementação de LLMs em GPUs comuns ou até mesmo CPUs, o que é crucial para projetos paralelos e startups. A avaliação é tratada como um tópico de primeira classe, com exemplos de métodos automáticos e com intervenção humana para detectar regressões e verificar a qualidade além dos valores de perda simples. Ao final, os alunos terão um modelo mental e um conjunto de ferramentas práticas para iterar em conjuntos de dados, configurações de treinamento, etc.
Recursos
- Notebooks completos que abrangem preparação de dados, treinamento, ajuste fino e disponibilização.
- Foco prático em LoRA/QLoRA, ajuste de instruções e fluxos de trabalho de alinhamento.
- Orientações para hardware com recursos limitados e técnicas de quantização
- Configurações reproduzíveis com dependências fixadas e configurações claras.
- Cadernos de avaliação para métricas automatizadas e ciclos de revisão humana.
- Dicas para empacotamento, otimização de inferência e implantação leve.
Linguagem de Programação
JavaScript
Categorias
Este aplicativo também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/llm-course.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil possível a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.