多模态应用与Ollama 培训

高级Ollama模型调试与评估是一门深入课程，专注于在本地或私有Ollama部署中诊断、测试和测量模型行为。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望确保基于Ollama的模型在生产环境中的可靠性、保真度和操作准备情况的高级AI工程师、ML Ops专业人员和QA从业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 对Ollama托管的模型进行系统化调试，并可靠地复现故障模式。
• 设计并执行包含定量和定性指标的稳健评估流程。
• 实施可观测性（日志、追踪、指标）以监控模型健康状况和漂移。
• 自动化测试、验证和回归检查，并将其集成到CI/CD管道中。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 使用Ollama部署进行实践实验和调试练习。
• 案例分析、小组故障排除会议和自动化研讨会。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这是一个由讲师指导的线上或线下培训，针对希望使用Ollama实现安全高效的AI驱动工作流程的高级专业人士。

通过本培训，参与者将能够：

• 部署和配置Ollama以进行私有AI处理。
• 将AI模型集成到安全的企业工作流程中。
• 在保持数据隐私的同时，优化AI性能。
• 利用本地AI功能自动化业务流程。
• 确保符合企业安全与治理政策。

这是一场由讲师指导的现场培训，地点在中国（线上或现场），适合希望使用Ollama部署、优化和整合LLM的中级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Ollama设置和部署LLM。
• 优化AI模型以提升性能和效率。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
• 监控和维护AI模型的长期性能。

这项由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对希望微调和自订Ollama上的AI模型以提升性能和特定领域应用的高级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
• 准备用于监督式微调和强化学习的数据集。
• 优化AI模型的性能、准确性和效率。
• 在生产环境中部署自订模型。
• 评估模型改进并确保其稳健性。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助初级专业人士安装、配置并使用Ollama在本地机器上运行AI模型。

培训结束后，学员将能够：

• 了解Ollama的基本原理及其功能。
• 设置Ollama以运行本地AI模型。
• 使用Ollama部署并与LLM进行互动。
• 优化AI工作负载的性能和资源使用。
• 探索本地AI部署在各行业中的应用案例。

Ollama是一个平台，允许在本地运行大型语言和多模态模型，同时支持安全部署策略。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望部署Ollama并具备强大数据隐私和法规合规措施的中级专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 在容器化和本地环境中安全部署Ollama。
• 应用差分隐私技术保护敏感数据。
• 实施安全的日志记录、监控和审计实践。
• 执行符合合规要求的数据访问控制。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 包含安全部署模式的实践实验室。
• 以合规为重点的案例研究和实践练习。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Ollama是一个本地运行大型语言和多模态模型的平台，支持治理和负责任的AI实践。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级专业人士，旨在帮助他们在Ollama驱动的应用中实现公平性、透明性和问责制。

通过本培训，参与者将能够：

• 在Ollama部署中应用负责任的AI原则。
• 实施内容过滤和偏见缓解策略。
• 设计用于AI对齐和可审计性的治理工作流程。
• 建立监控和报告框架以确保合规性。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 实践性的治理工作流程设计实验。
• 案例研究和以合规为重点的练习。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

Ollama 是一个用于本地和大规模运行大型语言和多模态模型的平台。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中高级工程师，旨在帮助他们扩展 Ollama 部署，以应对多用户、高吞吐量和成本效益高的环境。

培训结束后，参与者将能够：

• 为多用户和分布式工作负载配置 Ollama。
• 优化 GPU 和 CPU 资源分配。
• 实施自动扩展、批处理和延迟减少策略。
• 监控和优化基础设施，以提高性能和成本效益。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 动手部署和扩展实验。
• 在实际环境中进行优化练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

Ollama 是一个能够在本地运行大型语言和多模态模型的平台。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级从业者，旨在帮助他们掌握提示工程技巧，以优化 Ollama 的输出。

在培训结束时，参与者将能够：

• 为各种用例设计有效的提示。
• 应用诸如提示启动和思维链结构等技术。
• 实施提示模板和上下文管理策略。
• 为复杂工作流构建多阶段提示管道。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 提示设计的实践练习。
• 在实时实验室环境中的实际应用。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。