Prompt Engineering Mastery with Ollama 培训
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。
课程大纲
Ollama提示工程导论
- 了解Ollama的功能与局限性
- 提示工程的基本原则
- 探索提示与响应的动态关系
提示设计与指令优化
- 定义基于角色的指令
- 优化初始提示以获得任务特定输出
- 有效提示设计的案例研究
链式思维与推理提示
- 鼓励逐步推理
- 设计结构化的逻辑流程
- 平衡详细程度与精确性
提示模板与可重用性
- 设计可重用的提示框架
- 动态插入上下文
- 通过模板扩展提示工程
上下文窗口策略
- 管理有限的上下文窗口
- 总结与上下文缩减
- 滑动窗口与基于记忆的技术
多阶段提示
- 为复杂任务链接提示
- 构建带有中间输出的管道
- 迭代优化与反馈循环
评估与优化
- 定义提示的成功指标
- 系统化的提示策略A/B测试
- 提示方法的持续改进
总结与下一步
要求
- 对大型语言模型的基本理解
- 具备Python编程经验
- 熟悉基于提示的交互
受众
- 提示工程师
- 开发者
- 正在尝试Ollama的产品经理
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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。
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- 在保持数据隐私的同时,优化AI性能。
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- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
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- 准备数据集以进行监督微调和强化学习。
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- 使用 Ollama 设置和运行多模态模型。
- 整合文本、图像和音频输入,用于实际应用。
- 构建文档理解和视觉问答系统。
- 开发能够跨模态推理的多模态代理。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 使用真实多模态数据集进行实践操作。
- 使用 Ollama 实时实验室实现多模态管道。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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- 应用差分隐私技术保护敏感数据。
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- 执行符合合规要求的数据访问控制。
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- 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。
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- 部署和配置Ollama,以安全地用于金融操作。
- 将本地LLM集成到分析和报告工作流程中。
- 使模型适应金融特定术语和任务。
- 应用安全、隐私和合规的最佳实践。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
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完成本培训后,参与者将能够:
- 在医疗保健环境中安全地安装和配置Ollama。
- 将本地LLM集成到临床工作流程和行政流程中。
- 为医疗保健特定的术语和任务定制模型。
- 应用隐私、安全和法规遵从的最佳实践。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 实际操作演示和指导练习。
- 在沙盒医疗保健模拟环境中的实际实施。
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。
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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。
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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。