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Plan du cours

Introduction à Ollama

  • Qu'est-ce qu'Ollama et comment fonctionne-t-il ?
  • Avantages de l'exécution de modèles d'IA en local
  • Aperçu des LLM pris en charge (Llama, DeepSeek, Mistral, etc.)

Installation et configuration d'Ollama

  • Configuration système et considérations matérielles
  • Installation d'Ollama sur différents systèmes d'exploitation
  • Configuration des dépendances et paramétrage de l'environnement

Exécution de modèles d'IA en local

  • Téléchargement et chargement des modèles d'IA dans Ollama
  • Interaction avec les modèles via la ligne de commande
  • Techniques de base d'ingénierie des prompts pour les tâches d'IA locale

Optimisation des performances et de l'utilisation des ressources

  • Gestion des ressources matérielles pour une exécution efficace de l'IA
  • Réduction de la latence et amélioration du temps de réponse des modèles
  • Évaluation comparative des performances pour différents modèles

Cas d'usage du déploiement d'IA locale

  • Chatbots et assistants virtuels propulsés par l'IA
  • Traitement des données et tâches d'automatisation
  • Applications d'IA axées sur la confidentialité

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les interfaces en ligne de commande

Public cible

  • Développeurs exécutant des modèles d'IA sans dépendances cloud
  • Professionnels des affaires intéressés par la confidentialité de l'IA et le déploiement rentable
  • Passionnés d'IA explorant le déploiement de modèles locaux
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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