{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/72a2bfa65c674ec082756aa37d180606\" frameborder=\"0\" width=\"1280\" height=\"960\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":960,"width":1280,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":960,"thumbnail_width":1280,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/72a2bfa65c674ec082756aa37d180606-fd80ca4f497a8226.gif","duration":3673.828,"title":"Lang{chain, graph, smith} - 04 installation d'un gestionnaire de LLM","description":"Dans cette vidéo, je présente en détail les capacités des modèles de LLM, notamment en ce qui concerne la communication et personnification de rôles. Je discute également des différents modèles tels que LLama, Phi, Mistral et Gemma, ainsi que des avantages à utiliser des outils comme Ollama.\n\nDescription Générique :\n💡 Dans cette vidéo, nous explorons les bases de l'utilisation des modèles de langage avancés à travers des environnements de développement comme Jupyter Labs et des gestionnaires spécialisés tels que Hugging Face et Olama. Nous abordons des concepts clés tels que la configuration des modèles, les rôles assignés aux interactions et les principes de base du prompting. Cette session dense mais essentielle est une ressource précieuse pour les développeurs débutants ou confirmés souhaitant maîtriser ces outils puissants."}