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Conversational Apps mit Langchain und Python für Anfänger

Dieser Workshop findet am 23. April 2024 in Köln statt.

In dem Programmierworkshop werden Teilnehmer:innen in die aufregende Welt der Anwendungsentwicklung mit großen Sprachmodellen eingeführt.

Der praxisorientierte Workshop kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen, um die Funktionsweise und Anwendung von Sprachmodellen wie OpenAI's GPT-4 oder Llama2 zu verstehen. Anhand von Langchain und Chainlit, zwei innovativer Python-Bibliotheken rund um die Nutzung großer Sprachmodelle, lernen die Kursteilnehmer:innen, eigene Anwendungen zu implementieren.

Vorkenntnisse

Die Besucher meines Workshops sollten Erfahrungen im Umgang mit Python, Jupyter Notebooks und der Installation relevanter Pakete zum Beispiel mit PIP oder Conda haben.

Lernziele

Umgang mit dem Python Framework Langchain, um mit großen Sprachmodellen eigene Anwendungen zu implementieren.

Agenda

ab 09:00 Uhr: Registrierung und Begrüßungskaffee
10:00 Uhr: Beginn
- Kursüberblick und Voraussetzungen
- Was sind LLMs, Tokens, ContextWindow, Embeddings, Vectordatenbanken
- Was ist Langchanin?
- Überblick Langchain Komponenten
- Langchain Repository
- Projekt Setup
12:30 - 13:30 Uhr: Mittagspause
- Die erste Langchain Anwendung
- Verschiedene LLM nutzen
- Caching und Debugging
- Prompting
- Anwendungstypen
15:00 - 15:15 Uhr: Kaffeepause
- UIs für Langchain
- Low-code Entwirklung mit Langchain
- Beispiel Anwendungen
16:15 - 16:30 Uhr: Kaffeepause
- Langchain Applikationen in Produktion bringen
- Feedback
ca. 17:00 Uhr: Ende

Technische Anforderungen

Bringen Sie einen eigenen Laptop mit, der über mindestens 250 MB freien Festplattenspeicher (für die Installation verschiedener Pakete) verfügt.
Installieren Sie vor dem Workshop mindestes ein Python der Version 3.10 oder neuer und Git um die Quellen und Lernmaterialien für den Workshop herunterladen zu können.
Installieren Sie vor dem Workshop einen Code-Editor Ihres Vertauens wie VS Code mit Python-Plugins, PyCharm, vim oder Emacs und machen sich mit der Nutzung vertraut.

Darüber hinaus sollten Sie Zugriff auf ein großes Sprachmodell (LLM) haben. Folgende LLMs werden durch das Kursmaterial unterstützt:

GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo, Embeddings von OpenAI (https://platform.openai.com/docs/models)
GPT-3.5 Turbo, GPT-4, Embeddings über Microsoft Azure OpenAI (https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models)
Lokale Modelle wie Mistral und LlaMA2 werden über OLlaMA-Schnittstelle (https://github.com/ollama/ollama) unterstützt. Hier sollte im Vorfeld die Installation der OLlaMA-Software und der Modell(e) erfolgt sein, um keine Zeit zu verlieren.

Falls ihr ein Gerät eurer Firma verwendet, überprüft vorher bitte, ob eines der folgenden, gelegentlich vorkommenden Probleme bei euch auftreten könnte.

Workshop-Teilnehmer:in hat keine Administrator-Rechte.
Corporate Laptops mit übermäßig penibler Sicherheitssoftware
Gesetzte Corporate-Proxies, über die man in der Firma kommunizieren muss, die aber in einer anderen Umgebung entsprechend nicht erreicht werden.

Speaker

Ramon Wartala ist Chapter Lead Data und Associate Director Data Science bei Accenture Song in Hamburg. Als Berater entwirft und implementiert er mit seinem Team, Datenarchitekturen und Machinen-Learning-Lösungen für seine nationalen und internationalen Kunden.

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