要約:
- Pythonプログラミング言語を使用してLLMアプリを構築するための知識に影響を受ける
- 本記事では、初心者向けにLLMアプリ構築のために必要な知識を提供
- 簡単なAIパーソナルアシスタントを作成し、グローバルでアクセス可能に展開
- LangChainとstreamlitをインストールし、必要なライブラリを準備
- 温度は言語モデルによって生成されるテキストのランダム性や創造性を制御するパラメータである
- Streamlitを使用して対話型Webアプリケーションを作成し、LLMによって生成されたテキスト応答を受け取る
- LLMアプリを展開して、他のユーザーが利用できるようにする
- LLMアプリをStreamlit Cloudに展開するための手順
感想:
LLMアプリケーションの構築と展開に初めて取り組んだことは、重要な一歩です。必要なライブラリの理解、インストール、コアアプリケーションコードの作成から始まり、機能的なAIパーソナルアシスタントを作成しました。Streamlitを使用することで、アプリを対話的かつ使いやすくし、Streamlit Community Cloudに展開することで、世界中のユーザーがアクセスできるようにしました。このガイドで学んだスキルを活かして、LLMやAIにさらに深く踏み込んで、より洗練されたアプリケーションを構築できます。実験し、学習し、コミュニティと知識を共有し続けましょう。LLMの可能性は広大であり、あなたの旅はこれから始まったばかりです。Happy coding!
元記事: https://www.kdnuggets.com/beginners-guide-to-building-llm-apps-with-python