Made in RAG(Local LLM QA System) With Docker + ollama + R2R

Name: Made in RAG(Local LLM QA System) With Docker + ollama + R2R
Price: 77000 KRW

In just 2 hours of hands-on practice, we build a local LLM with RAG-based QA system using the Docker + ollama + R2R framework. (Internal/in-house QA systems, personal portfolios, AI-powered work capabilities, and even commercial services are possible.)

(5.0) 1 reviews

19 learners

kojeomstudio

실습 중심

Docker

wsl

LLM

What you will learn!

You will learn how to operate an LLM locally.
Implementing the fabled AI Q&A system locally.
Build an AI Q&A system based on specific domain knowledge.
You will learn how to build a Docker-based AI system.
You will learn how to utilize AI open source projects.
An in-house/internal local (or generative AI API) LLM-based RAG system will be implemented.
One step closer to realizing AI systems that felt distant.
I learn about 'ollama', the ultimate LLM open framework.

Features of this course

📌 After taking the course, build an in-house Local and commercial LLM-based RAG system that can be used immediately in practice!

📌 You can develop a sense for open source projects related to artificial intelligence (AI).

📌 You will gain opportunities to develop and utilize AI technology that may have seemed distant before.

📌 You will experience infrastructure and operating system concepts such as Docker and WSL that are necessary for artificial intelligence (AI) technology infrastructure.

After taking the course

Before you know it, you'll find yourself taking a step forward in utilizing AI technology.
You will make a name for yourself as a developer who built an AI system within the company.
You'll find yourself surprised, thinking "AI development was this close to me all along!?"
You will gain a deeper understanding of the concepts of artificial intelligence and AI.
You will learn the concepts and usage methods necessary for infrastructure such as WSL and Docker.
You will learn about AI Q&A systems through LLM-based RAG systems.

Practice Environment

The course is conducted based on Windows 10.
You will be using a Linux kernel-based virtual machine provided by Windows. (WSL)
You will install and use the Docker system on WSL.

Based on the lecture content, for R2R, it would be good to proceed with the included version (3.6.0).

However, assuming that the R2R framework continues to be improved, proceeding with the latest version shouldn't cause major issues. (You should consider that some commands or settings may change.)

For version 3.6.0, please refer to the Release Tags in the official R2R GitHub repository or use the link separately archived by the author.

github

3.6.0 : AI/llm/rag/archive/R2R-3.6.0.zip at main · kojeomstudio/AI
release : https://github.com/kojeomstudio/R2R

docker hub : docker pull kojeomstudio/r2r:3.6.0

You can directly pull version 3.6.0. (Image created by the author)

p.s. For R2R-dashboard, since there are few changes, you can use the latest version.

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Who is this course right for?

Programmer wanting to try implementing an AI system
Aspiring programmer looking to build an AI system portfolio
Programmer who wants to build an in-house, specific domain-based AI Q&A system
Person looking to run LLM locally.
Programmer wanting to ride the AI wave
Developers aspiring to build Docker-based AI systems
AI open-source project novice
Programmer eager to apply AI open-source projects in practice

Need to know before starting?

Docker
Basic Concepts of LLM
Desire and will to enhance AI proficiency
AI system infra build interest
Interest in open source projects

Hello
This is

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Courses

※ 현재 대기업 게임 N사에서 프로그래머로 살고 있습니다.

※ 시스템/게임 개발/프로그래밍/데브옵스/드로잉/서브컬처/AI에 관심이 많습니다.

※ 서브컬처와 AI가 세상을 바꿀 수 있다고 믿고 있습니다.

※ 깃허브 >> https://github.com/kojeomstudio

※ 도커 허브 >>https://hub.docker.com/repositories/kojeomstudio

Curriculum

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Section 1. Just check out the local LLM-based RAG system.

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11:10
3. Settings and Setup Guide
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Section 3. WSL, Docker for AI System Setup

1 lectures ∙ (16min)

4. WSL and Docker
16:23

Section 4. Into the World of the R2R Framework

2 lectures ∙ (48min)

Section 5. Practical RAG Upgrade Strategy

1 lectures ∙ (10min)

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류하경
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