Lucrul cu LLM în practică
Modelele de limbaj mari devin parte din munca de zi cu zi în domeniul științei datelor. Dar folosirea lor prin interfețele de chat este doar o parte a imaginii.
În acest viitor webinar, ne concentrăm asupra modului de lucru cu LLM-urile în mod programatic, folosind R și Python pentru a le integra în fluxuri de lucru și aplicații reale.
Asigurați-vă locul înregistrându-vă prin formularul de înregistrare la webinar
Ce vom acoperi
Începem cu o scurtă introducere a modului în care funcționează LLM-urile, inclusiv modul în care sunt prețurile, unde au performanțe bune și unde pot rămâne scurte.
De acolo, sesiunea trece la exemple practice de lucru cu LLM-uri în cod:
- Trimiterea solicitărilor către un API LLM de la R folosind pachetul {ellmer}
- Inclusiv instrucțiuni suplimentare prin intermediul prompturilor de sistem
- Structurarea solicitărilor pentru a returna ieșiri curate, tabelare
- Rezumarea imaginilor și PDF-urilor folosind LLM-uri
În timp ce exemplele se vor concentra în primul rând pe R, vom explora, de asemenea, pe scurt pachetul {chatlas} pentru Python, care oferă funcționalități similare.
De ce contează asta
Utilizarea LLM-urilor prin instrumente de chat este utilă pentru explorare, dar are limite.
Pentru oamenii de știință și dezvoltatorii de date, valoarea provine din:
-
Automatizarea sarcinilor repetitive
-
Încorporarea LLM-urilor în aplicații și conducte
-
Generarea de rezultate structurate care pot fi reutilizate în aval
Acest webinar se concentrează pe această schimbare, de la utilizarea interactivă la integrarea în cod.
Cine ar trebui să participe
Acest webinar este potrivit pentru:
-
Oamenii de știință de date care lucrează cu R sau Python
-
Dezvoltatori interesați să integreze AI în aplicații
-
Echipe care explorează cum să treacă de la experimentare la producție
Nu este necesară experiența anterioară cu API-urile LLM, dar familiaritatea cu R sau Python va fi utilă.
Detalii webinar
- Data: 23 aprilie 2026
- Timp: 1:15 PM (ora Regatului Unit)
- Locaţie: Online
- Cost: Gratuit
Difuzor
Sesiunea va fi condusă de Myles Mitchell, Data Scientist principal la Jumping Rivers.
Dacă doriți să explorați în continuare aceste subiecte, cursul nostru de 6 ore, Aplicații bazate pe LLM cu R și Python acoperă:
- Construirea de tablouri de bord bazate pe LLM
- Configurarea conductelor de generare augmentată de recuperare (RAG).
- Utilizarea responsabilă a AI
Alăturaţi-ne
LLM-urile devin rapid parte din setul de instrumente standard pentru știința datelor.
Înțelegerea modului de utilizare a acestora în mod programatic deschide mult mai multe posibilități decât utilizarea lor numai prin chat.
Această sesiune este concepută pentru a vă oferi un punct de plecare clar.
Pentru actualizări și revizuiri ale acestui articol, consultați postarea inițială
