Formation Ollama en Gand

Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des grands modèles de langage (LLM) en local.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires de la finance et au personnel informatique souhaitant mettre en œuvre, personnaliser et déployer des solutions d'IA basées sur Ollama dans des environnements financiers.

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

• Déployer et configurer Ollama pour un usage sécurisé dans les opérations financières.
• Intégrer des LLM locaux dans les flux de travail d'analyse et de reporting.
• Adapter les modèles au vocabulaire et aux tâches spécifiques au secteur financier.
• Appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de confidentialité et de conformité.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• Exercions pratiques sur des données financières.
• Mise en œuvre en direct-lab de scénarios axés sur la finance.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des modèles de langage volumineux (LLM) en local.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de la santé et aux équipes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant déployer, personnaliser et intégrer des solutions IA basées sur Ollama dans des environnements cliniques et administratifs.

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

• Installer et configurer Ollama pour un usage sécurisé dans les établissements de santé.
• Intégrer des LLM locaux dans les workflows cliniques et les processus administratifs.
• Personnaliser les modèles pour qu'ils correspondent à la terminologie et aux tâches spécifiques au secteur de la santé.
• Appliquer les bonnes pratiques en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité réglementaire.

Format de la formation

• Cours interactif et débats.
• Démonstrations pratiques et exercices guidés.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de simulation de soins de santé isolé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.

Ollama est une plateforme permettant d'exécuter localement des modèles de langage large (LLM) et multimodaux, tout en soutenant les pratiques de gouvernance et d'IA responsable.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant mettre en œuvre l'équité, la transparence et la reddition des comptes dans des applications propulsées par Ollama.

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

• Appliquer les principes de l'IA responsable lors des déploiements Ollama.
• Mettre en œuvre des stratégies de filtrage du contenu et d'atténuation des biais.
• Concevoir des flux de travail de gouvernance pour l'alignement des modèles et leur traçabilité.
• Établir des cadres de surveillance et de reporting pour la conformité.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Ateliers pratiques sur la conception de flux de travail de gouvernance.
• Études de cas et exercices axés sur la conformité.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.

Ollama est une plateforme qui permet d’exécuter localement des modèles de langage larges et multimodaux, tout en soutenant des stratégies de déploiement sécurisées.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant déployer Ollama avec des mesures robustes de protection des données et de conformité réglementaire.

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

• Déployer Ollama de manière sécurisée dans des environnements conteneurisés et sur site.
• Appliquer des techniques de confidentialité différentielle pour protéger les données sensibles.
• Mettre en œuvre des pratiques sécurisées de journalisation, de surveillance et d’audit.
• Enforcer le contrôle d’accès aux données conformément aux exigences de conformité.

Format de la formation

• Cours interactifs et débats.
• Ateliers pratiques axés sur des modèles de déploiement sécurisés.
• Études de cas et exercices pratiques centrés sur la conformité.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des modèles de langage et multimodaux de grande taille en local.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant maîtriser les techniques de prompt engineering pour optimiser les résultats obtenus via Ollama.

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

• Concevoir des prompts efficaces pour divers cas d'usage.
• Appliquer des techniques telles que le priming et la structuration par chaîne de pensée (chain-of-thought).
• Mettre en œuvre des modèles de prompts (templates) et des stratégies de gestion du contexte.
• Construire des pipelines de prompting multi-étapes pour des workflows complexes.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques axés sur la conception de prompts.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct (live-lab).

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée sur ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.

Ollama est une plateforme permettant d'exécuter localement et à grande échelle des modèles de langage larges (LLM) et multimodaux.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site), dispensée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire à avancé souhaitant déployer Ollama à l'échelle pour des environnements multi-utilisateurs, à haut débit et optimisés en termes de coûts.

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

• Configurer Ollama pour des charges de travail multi-utilisateurs et distribuées.
• Optimiser l'allocation des ressources GPU et CPU.
• Mettre en œuvre des stratégies de montée en charge automatique, de groupement des requêtes (batching) et de réduction de la latence.
• Surveiller et optimiser l'infrastructure pour améliorer les performances et l'efficacité des coûts.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Travaux pratiques axés sur le déploiement et la montée en charge.
• Exercices d'optimisation pratiques dans des environnements réels.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Ollama est une plateforme permettant d'exécuter et d'affiner localement des modèles de langage larges (LLM) et multimodaux.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs ML avancés, aux chercheurs en IA et aux développeurs de produits souhaitant concevoir et déployer des applications multimodales avec Ollama.

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

• Configurer et exécuter des modèles multimodaux avec Ollama.
• Intégrer des entrées textuelles, image et audio pour des applications réelles.
• Construire des systèmes de compréhension de documents et de QA visuelle.
• Développer des agents multimodaux capables de raisonner à travers différentes modalités.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Pratique directe avec des jeux de données multimodaux réels.
• Mise en œuvre en direct-lab de pipelines multimodaux à l'aide d'Ollama.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour convenir des détails.

Le débogage et l'évaluation avancés des modèles Ollama constituent un cours approfondi axé sur le diagnostic, les tests et la mesure du comportement des modèles lors de déploiements locaux ou privés d'Ollama.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs IA avancés, aux professionnels du MLOps et aux praticiens QA qui souhaitent garantir la fiabilité, la fidélité et la prête opérationnelle des modèles basés sur Ollama en production.

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

• Effectuer un débogage systématique des modèles hébergés par Ollama et reproduire de manière fiable les modes de défaillance.
• Concevoir et exécuter des pipelines d'évaluation robustes intégrant des métriques quantitatives et qualitatives.
• Mettre en œuvre l'observabilité (logs, traces, métriques) pour surveiller la santé des modèles et la dérive.
• Automatiser les tests, la validation et les vérifications de régression intégrés aux pipelines CI/CD.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Pratiques et exercices de débogage sur des déploiements Ollama.
• Études de cas, sessions de résolution de problèmes en groupe et ateliers d'automatisation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

Cette formation en présentiel ou en ligne Gand est destinée aux professionnels de niveau avancé souhaitant ajuster finement et personnaliser des modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques à un domaine.

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

• Mettre en place un environnement efficace pour l'ajustement fin des modèles d'IA sur Ollama.
• Préparer des jeux de données pour l'ajustement fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance, la précision et l'efficacité.
• Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
• Évaluer les améliorations des modèles et garantir leur robustesse.

Cette formation en présentiel ou à distance en Gand, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant mettre en œuvre des workflows d'IA sécurisés et efficaces grâce à Ollama.

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

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

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, en Gand, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant déployer, optimiser et intégrer des LLM à l'aide d'Ollama.

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

• Mettre en place et déployer des LLM à l'aide d'Ollama.
• Optimiser les modèles d'IA pour les performances et l'efficacité.
• Exploiter l'accélération GPU pour améliorer les vitesses d'inférence.
• Intégrer Ollama dans les workflows et applications.
• Surveiller et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.

Cette formation animée par un instructeur à Gand (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels débutants souhaitant installer, configurer et utiliser Ollama pour faire fonctionner des modèles d'IA sur leurs machines locales.

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

• Comprendre les fondamentaux d'Ollama et ses fonctionnalités.
• Mettre en place Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
• Déployer et interagir avec des LLM à l'aide d'Ollama.
• Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
• Explorer des cas d'usage du déploiement d'IA locale dans divers secteurs.

Ollama est un outil open source permettant d'exécuter localement des grands modèles de langage (LLM) sur du matériel grand public et professionnel. Il simplifie la quantification des modèles, l'allocation des GPU et le déploiement d'API au sein d'une seule interface en ligne de commande, permettant aux organisations d'héberger elles-mêmes des LLM comme Llama, Mistral et Qwen, sans envoyer de requêtes ou de données vers OpenAI, Anthropic ou Google.