Corso di formazione Building Private AI Workflows with Ollama

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai professionisti di livello intermedio che desiderano distribuire, ottimizzare e integrare LLM utilizzando Ollama.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impostare e distribuire LLM utilizzando Ollama.
• Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per migliorare prestazioni ed efficienza.
• Sfruttare l'accelerazione GPU per migliorare la velocità di inferenza.
• Integrare Ollama nei flussi di lavoro e nelle applicazioni.
• Monitorare e mantenere le prestazioni del modello di intelligenza artificiale nel tempo.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano perfezionare e personalizzare i modelli di intelligenza artificiale su Ollama per prestazioni migliorate e applicazioni specifiche del dominio.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impostare un ambiente efficiente per la messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale su Ollama.
• Preparare set di dati per la messa a punto supervisionata e l'apprendimento per rinforzo.
• Ottimizza i modelli di intelligenza artificiale per prestazioni, precisione ed efficienza.
• Distribuisci modelli personalizzati in ambienti di produzione.
• Valutare i miglioramenti del modello e garantirne la robustezza.

Questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ai professionisti principianti che desiderano installare, configurare e utilizzare Ollama per eseguire modelli di intelligenza artificiale sui propri computer locali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti di Ollama e le sue capacità.
• Impostare Ollama per l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale locali.
• Distribuire e interagire con LLM utilizzando Ollama.
• Ottimizza le prestazioni e l'utilizzo delle risorse per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale.
• Esplora i casi d'uso per l'implementazione locale dell'intelligenza artificiale in vari settori.