Formation Applications multimodales avec Ollama

Cette formation avancée animée par un instructeur en Canada se concentre sur le diagnostic, les tests et l’évaluation des déploiements Ollama locaux. Elle couvre le débogage systématique, les pipelines d’évaluation robustes, l’observabilité et l’intégration CI/CD automatisée pour assurer la fiabilité en production et la prontitude opérationnelle.

Cette formation en présentiel à <lieu> (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels avancés souhaitant mettre en œuvre des flux de travail alimentés par l'IA, sécurisés et efficaces grâce à Ollama.

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

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

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM à l'aide d'Ollama.

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

• Configurer et déployer des LLM à l'aide d'Ollama.
• Optimiser les modèles d'IA pour des performances et une efficacité accrues.
• Exploiter l'accélération GPU pour améliorer les vitesses d'inférence.
• Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
• Surveiller et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.

Cette formation en direct encadrée par un instructeur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent ajuster finement et personnaliser des modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques au domaine.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, à Canada s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant installer, configurer et utiliser Ollama pour faire fonctionner des modèles d'IA sur leurs ordinateurs locaux.

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

• Comprendre les principes fondamentaux d'Ollama et ses capacités.
• Configurer Ollama pour l'exécution de modèles d'IA locaux.
• Déployer et interagir avec des LLM via Ollama.
• Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail liées à l'IA.
• Explorer des cas d'usage du déploiement d'IA locale dans divers secteurs d'activité.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans le domaine Canada, permet aux professionnels intermédiaires d’acquérir les compétences nécessaires pour déployer Ollama en toute sécurité. Apprenez à appliquer la confidentialité différentielle, à mettre en œuvre une journalisation sécurisée et à imposer des contrôles d’accès aux données conformes aux exigences réglementaires pour des environnements locaux robustes.

Cette formation en direct animée par un instructeur sur Canada permet aux professionnels de la finance et au personnel des technologies de l'information d'acquérir les compétences nécessaires pour implémenter Ollama localement. Les participants apprennent à déployer, à configurer et à intégrer des modèles de langage de grande taille dans des flux de travail financiers sécurisés, tout en appliquant les meilleures pratiques en matière de conformité et d'automatisation.

Cette formation en direct Canada aide les professionnels de la santé et les équipes TI à déployer Ollama pour l'exécution locale de LLM. Apprenez à intégrer l'IA dans les flux de travail cliniques, à personnaliser les modèles pour des tâches spécifiques et à garantir une stricte confidentialité des données et une conformité réglementaire dans des environnements de santé sécurisés.

Ollama est un outil open-source permettant d’exécuter des modèles de langage à grande échelle (LLM) localement sur du matériel grand public ou professionnel. Il simplifie la quantification des modèles, l’allocation des GPU et le déploiement des API en une seule interface en ligne de commande, offrant aux organisations la possibilité d’héberger elles-mêmes des LLM tels que Llama, Mistral et Qwen, sans envoyer leurs requêtes ni leurs données à OpenAI, Anthropic ou Google.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur Canada aborde les principes de l'IA responsable pour Ollama, en mettant l'accent sur l'équité, la transparence et la responsabilisation. Les participants concevront des flux de travail de gouvernance, mettront en œuvre l'atténuation des biais et établiront des cadres de surveillance de la conformité grâce à des ateliers pratiques et des études de cas.

Cette formation animée par un formateur dans le domaine Canada couvre la mise à l'échelle des déploiements d'Ollama pour des environnements à haut débit et rentables. Les participants apprennent l'optimisation GPU, le déploiement sur Kubernetes, la mise à l'échelle automatique et les stratégies de surveillance afin de construire une infrastructure LLM robuste pour des charges de travail à plusieurs utilisateurs.

Cette formation en direct, animée par un formateur, dans Canada aide les praticiens de niveau intermédiaire à maîtriser le prompt engineering pour Ollama. Apprenez à concevoir des prompts efficaces, à appliquer des techniques de raisonnement étape par étape et à gérer les fenêtres de contexte. Construisez des pipelines multi-étapes et optimisez les résultats grâce à des exercices pratiques.