Ollama & Data Privacy: Säkra Deployeringsmönster Träningskurs

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation är en djupgående kurs som fokuserar på diagnostik, testning och mätning av modellbeteende när lokala eller privata Ollama-uppsättningar körs.

Denna lärare-ledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-ingenjörer på avancerad nivå, ML Ops-professionella och QA-praktiker som vill säkerställa pålitlighet, trohet och operativ beredskap för Ollama-baserade modeller i produktion.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Utföra systematiskt felsökning av Ollama-värdade modeller och reproducera felmödrar tillförlitligt.
• Designa och genomföra robusta utvärderingsflöden med kvantitativa och kvalitativa mätvärden.
• Implementera observabilitet (loggar, spår, mätvärden) för att övervaka modellens hälsa och förskjutning.
• Automatisera testning, validering och regressionskontroller integrerade i CI/CD-flöden.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
• Hands-on-laborationer och felsökningsövningar med Ollama-uppsättningar.
• Fallstudier, gruppfelsökningssessioner och automatiseringsworkshops.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade professionella som vill implementera säkra och effektiva AI-drivna arbetsflöden med hjälp av Ollama.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Ollama för privat AI-bearbetning.
• Integrera AI-modeller i säkra företagsarbetsflöden.
• Optimera AI-prestanda samtidigt som datasekretess upprätthålls.
• Automatisera företagsprocesser med lokal AI-funktionalitet.
• Säkerställa överensstämmelse med företagets säkerhets- och styrningspolicyer.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellannivå som vill distribuera, optimera och integrera LLM:er med hjälp av Ollama.

I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och distribuera LLM:er med hjälp av Ollama.
• Optimera AI-modeller för prestanda och effektivitet.
• Utnyttja GPU-acceleration för förbättrade inferenshastigheter.
• Integrera Ollama i arbetsflöden och applikationer.
• Övervaka och underhålla AI-modellernas prestanda över tid.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på avancerad nivå som vill justera och anpassa AI-modeller på Ollama för förbättrad prestanda och domänspecifika tillämpningar.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en effektiv miljö för att justera AI-modeller på Ollama.
• Förbereda dataset för övervakad justering och förstärkning lärande.
• Optimera AI-modeller för prestanda, noggrannhet och effektivitet.
• Distribuera anpassade modeller i produktionsmiljöer.
• Utvärdera förbättringar av modellerna och säkerställa robusthet.

Ollama är en plattform som möjliggör körning och finjustering av stora språk- och multimodella modeller lokalt.

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ML-ingenjörer, AI-forskare och produktutvecklare som vill bygga och distribuera multimodella applikationer med Ollama.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och köra multimodella modeller med Ollama.
• Integrera text, bild och ljudinmatningar för verkliga applikationer.
• Bygga dokumentförståelse och visuella QA-system.
• Utveckla multimodella agenter som kan resonera över modaliteter.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk övning med riktiga multimodella datamängder.
• Live-lab implementation av multimodella pipeline med Ollama.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på nybörjarnivå som vill installera, konfigurera och använda Ollama för att köra AI-modeller på sina lokala maskiner.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Ollama och dess kapacitet.
• Inställa Ollama för att köra lokala AI-modeller.
• Distribuera och interagera med LLMs med hjälp av Ollama.
• Optimerar prestanda och resursanvändning för AI-arbetsbelastningar.
• Utforska användningsområden för lokal AI-distribution inom olika branscher.

Ollama är en plattform för att köra stora språkoch multimodalmodeller lokalt, med stöd för styrning och ansvarsfull AI-praxis.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellan- till avancerad nivå som vill implementera rättvisa, öppenhet och ansvar i Ollama-drivna applikationer.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Använda principer för ansvarsfull AI i Ollama-implementeringar.
• Implementera strategier för innehållsfiltering och minskning av fördomar.
• Utforma styrningsarbetsflöden för AI-alignment och revisionsberedskap.
• Upprätta övervaknings- och rapporteringsramverk för överensstämmelse.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktiska laborationer för utformning av styrningsarbetsflöden.
• Fallstudier och övningar med fokus på överensstämmelse.

Alternativ för anpassning av utbildningen

• För att begära en anpassad utbildning för den här kursen, kontakta oss för att ordna.

Ollama är en plattform för att köra stora språk- och multimodalmodeller lokalt och i stor skala.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer på mellan- till avancerad nivå som vill skalera Ollama-utplaceringar för fleranvändarmiljöer med hög genomströmning och kostnadseffektivitet.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Ollama för fleranvändar- och distribuerade arbetsbelastningar.
• Optimerade resursallokeringen för GPU och CPU.
• Implementera autoskalnings-, batch- och lativitetsreduceringsstrategier.
• Övervaka och optimera infrastrukturen för prestanda och kostnadseffektivitet.

Formatet på kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on-deployering och skalningslabb.
• Praktiska optimeringsövningar i live-miljöer.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Ollama är en plattform som möjliggör körning av stora språk- och multimodalmodeller lokalt.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till praktiker på mellannivå som vill mästra prompt engineering-tekniker för att optimera Ollama-utdata.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa effektiva prompts för olika användningsfall.
• Använda tekniker som priming och chain-of-thought-strukturering.
• Implementera prompt-mallar och strategier för hantering av kontext.
• Bygga flerstegsprompting-pipelines för komplexa arbetsflöden.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on-övningar med promptdesign.
• Praktisk implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för anpassning av kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Prompt Engineering Mastery with Ollama Grundläggande förståelse för stora språkmodeller Erfarenhet av Python-programmering Familjärt med promptbaserade interaktioner Publik Prompt engineers Utvecklare Produktchefer som experimenterar med Ollama Introduktion till Prompt Engineering med Ollama Förstå Ollamas förmågor och begränsningar Principer för prompt engineering Utforska prompt-svar dynamiken Priming och instruktionsdesign Definiera rollbaserade instruktioner Optimera initiala prompts för uppgiftspecifika utdata Fallstudier av effektiv priming Chain-of-Thought och resonemangs-prompts Uppmuntra steg-för-steg-resonemang Designa strukturerade logiska flöden Balansera verbositet och precision Prompt-mallar och återanvändning Designa återanvändbara prompt-ramverk Dynamisk inmatning av kontext Skala prompt engineering med mallar Strategier för kontextfönster Hantera begränsade kontextfönster Sammanfattning och reduktion av kontext Glidande fönster och minnesbaserade tekniker Multi-stage prompting Koppla ihop prompts för komplexa uppgifter Bygga pipelines med mellanutdata Iterativ förfining och återkopplingsloopar Utvärdering och optimering Definiera framgångskriterier för prompts Systematisk A/B-testning av prompt-strategier Kontinuerlig förbättring av prompting-metoder Sammanfattning och nästa steg