Web技術において25年以上の経験を持つ開発者が、ツールの使用を超えてそれらで構築する方法を理解するためにAIエンジニアリングへ移行しています。

  • 著者はローカルモデル、GGUF形式、ポータブルハードウェアを探求することで、真にオフラインのAIセットアップを作成することを目指しています。
  • 主要な学習目標には、プロンプティング技術の習得、RAGとファインチューニングの使い分けの理解、プライベートなワークフローの構築が含まれます。
  • 具体的な興味領域には、コーディングモデル、マルチモーダルシステム、デスクトップまたはUSB/SSDセットアップでのモデルデプロイメントの最適化が含まれます。