本文介紹如何使用Python中的第三方套件打造一個真實的對話機器人。對話機器人可以進行自然的對話，並根據使用者的輸入提供適當的回應。文章提到可以使用NLTK或spaCy等自然語言處理套件來處理和分析使用者的輸入。同時，可以使用GPT模型等語言模型生成自然流暢的回應。另外，也可以使用SpeechRecognition等語音辨識套件實現語音輸入功能。文章指出，這些套件能夠讓應用程序能與使用者進行自然且有意義的對話。
開始上課![[AI人工智慧] 快速玩轉AI：使用LM Studio在個人電腦上部署Google新開源大型語言模型Gemma](https://img.youtube.com/vi/0Nc6gOJWbhk/0.jpg)
Google最近發布了新的開源大型語言模型Gemma，似乎是為了與Meta的Llama2與OpenAI展開競爭。Google 此次提供了2B和7B兩種模型，目的在應用於較低配置的運行環境上離線使用，彰顯了Google想在邊緣AI領域獨佔鰲頭的野心。以下我們將一起探討如何在個人電腦上快速利用LM Studio 部署Gemma 2B，讓大家親身體驗這款先進語言模型的卓越性能吧！
開始上課![[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容](https://img.youtube.com/vi/aKcAIfhzW68/0.jpg)
Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具，透過Ollama，我們便能在終端機使用：1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口，3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型，便能在保障隱私與安全的前提下，有效能夠提高工作效率。
開始上課![[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT](https://img.youtube.com/vi/i6xZJTRv_z0/0.jpg)
ChatGPT是一個強大的語言模型，不僅可以寫信、摘要文章、翻譯，還能協助寫程式。然而，與ChatGPT對話時也引發了擔憂，擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸，Meta公司推出了開源的Llama2模型，可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸，提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範，包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。
開始上課![[ChatGPT] 個人化Llama2 ！如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型](https://img.youtube.com/vi/NqIEJAy09o4/0.jpg)
LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架，能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型，如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2，再搭配自己的資料集，相信在不久的將來，大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。
開始上課![[ChatGPT] 運用微調之力！如何將 ChatGPT 訓練成公司的客服助理](https://img.youtube.com/vi/HwkCbag4Qzk/0.jpg)
解密微調：定制專屬於你的大型語言模型！🚀 想知道如何提升ChatGPT模型性能、節省成本，還能獲得更快的回應速度嗎？透過微調(Fine-Tuning)，我們為你展現客製化模型的強大之處，讓你掌握產生高品質回應的關鍵技術！不要錯過這場關於AI革命的探索之旅，立即點擊觀看！
開始上課![[財經爬蟲]手把手帶你用Python網路爬蟲抓取Goodinfo，再結合GPT-4o快速分析潛力股!](https://img.youtube.com/vi/MY1JZWNCeyk/0.jpg)
本教學將手把手教學如何從GoodInfo網站獲取臺積電財報數據外，還將進一步利用ChatGPT的GPT-4 API解讀財報，判斷公司是否值得投資。影片內容涵蓋了爬蟲、資料處理、API註冊、提示詞設計、財報分析等詳細步驟，幫助您掌握快速取得股票財報和AI輔助投資決策的方法。
開始上課![[AI人工智慧] DeepSeek 部署全攻略 –從 1.5B 蒸餾模型到 671B 滿血模型](https://img.youtube.com/vi/tLb8KWsAMSk/0.jpg)
DeepSeek 模型以其強大的671B參數引起開發者關注，但部署方式選擇成為關鍵問題。大數學堂介紹了四種部署方案：適合入門的Ollama和LM Studio、適合正式環境的vLLM，以及需要技術背景但資源需求較低的Llama.cpp。無論您是新手或專業開發者，都能根據自身需求和技術能力，選擇合適的部署方式來體驗DeepSeek的功能。
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