Formation Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

Cette formation en direct avec instructeur dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des flux de travail sécurisés et efficaces axés sur l'IA en utilisant Ollama.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
• Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
• Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
• Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
• Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.

Cette formation en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
• Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
• Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
• Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent affiner et personnaliser les modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques à un domaine.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
• Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
• Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
• Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
• Évaluer les améliorations apportées aux modèles et s'assurer de leur robustesse.