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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