Скачать с ютуб видео Local Function Calling with Llama3 using Ollama and Phidata

Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Скачать бесплатно Local Function Calling with Llama3 using Ollama and Phidata в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Local Function Calling with Llama3 using Ollama and Phidata или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Local Function Calling with Llama3 using Ollama and Phidata в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Local Function Calling with Llama3 using Ollama and Phidata

In this video, we are going to test the phidata library and implement a system where a raw LLM uses Memory, Knowledge and Tools. We are going to implement a function Calling code using Llama 3 LLM and Ollama and Phidata. We are going to see how we can turn any LLM to an Assistant. Follow me for hands-on session and code-along. Try Phidata: https://www.phidata.com/#pricing Cookbook: https://github.com/phidatahq/phidata/... #phidata #function-calling #assistants #tools #memory #autogen #memgpt #crewai CHANNEL LINKS: 🕵️‍♀️ Join my Patreon: / promptengineer975 ☕ Buy me a coffee: https://ko-fi.com/promptengineer 📞 Get on a Call with me at $125 Calendly: https://calendly.com/prompt-engineer4... ❤️ Subscribe: / @promptengineer48 💀 GitHub Profile: https://github.com/PromptEngineer48 🔖 Twitter Profile: / prompt48 TIME STAMPS: 0:00 Intro 1:08 Argument 2:39 Documents 5:28 Github Code 6:02 Ollama installation 6:34 Coding 12:30 Running Streamlit app 18:18 Conclusion

Comments