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Comprendre et déployer une IA locale avec Langchain et Ollama

Comprendre les enjeux d’un IA local 3 Chapitres Extrait Leçon
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/3 Etapes
Découvir Ollama, Langchain, et leur intérêt en local
Modèles open source compatibles (Mistral, Llama 3, Phi)
Avantages du RAG local vs API distante : souveraineté & sécurité
Installer et configurer son environnement local 2 Chapitres
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/2 Etapes
Ollama + Langchain : installation et test d’un modèle local
Structure de projet pour RAG / Chatbot / QA
Cas pratique : créer un système RAG complet 3 Chapitres
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/3 Etapes
Préparer vos documents et les indexer avec FAISS ou Chroma
Créer le pipeline Langchain pour répondre en langage naturel
Intégrer des instructions de prompt pour des cas métiers
Bonus : fine-tuning et modèles non-censurés 3 Chapitres
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/3 Etapes
Qu’est-ce que le fine-tuning et quand l’utiliser ?
Comment intégrer un modèle modifié ou uncensored ?
Gestion éthique & sécurité d’une IA locale
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Comprendre et déployer une IA locale avec Langchain et Ollama

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Comment intégrer un modèle modifié ou uncensored ?
Gestion éthique & sécurité d’une IA locale
Leçon 1 de 4

Comprendre les enjeux d’un IA local

Lesson Topics

Découvir Ollama, Langchain, et leur intérêt en local
Modèles open source compatibles (Mistral, Llama 3, Phi)
Avantages du RAG local vs API distante : souveraineté & sécurité
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