En ligne ou sur site, les formations en direct animées par un formateur démontrent par la pratique interactive comment utiliser Ollama pour exécuter, affiner et déployer efficacement des modèles d'IA locaux.
La formation Ollama est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne en direct (aussi appelée "formation à distance en direct") se fait par le biais d'un bureau distant interactif, accessible via DadeDesktop. La formation sur site en direct peut être organisée localement sur les lieux du client dans Nantes ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Nantes.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Nantes, Zenith
NobleProg Nantes, 4 rue Edith Piaf, Saint-Herblain, france, 44821
Sur la zone du Parc d'Ar Mor, proche du Zénith.
Voiture : depuis le périphérique, sortie Porte de Chézine > Boulevard du Zenith > Esplanade Georges Brassens (restaurants) > Rue Edith Piaf à votre droite. Depuis la N444 (Nantes > Lorient), sortie #1 > boulevard Marcel Paul > Rue Edith Piaf à votre droite.
Parking Zénith P1 (gratuit). Une fois garé, tournez le dos au Zénith : l’immeuble Euptouyou est un des trois bâtiments reconnaissables à leur bardage en zinc, celui de gauche (Immeuble C).
Vélo : parking couvert gratuit.
Transports en commun :
Tramway R1, arrêt Schoelcher + 10 mn à pied à travers le centre commercial Atlantis
Tramway R1, arrêt François Mitterrand + bus 50, arrêt Saulzaie ou bus 71, arrêt Zénith
Tramway R3, arrêt Marcel Paul + bus 50, arrêt Saulzaie
Chronobus C6, arrêt Hermeland + bus 71, arrêt Zénith
Bus : lignes 50 (arrêt Saulzaie) ou 71 (arrêt Zénith)
Ce cours en direct avec formateur (en ligne ou sur site) est destiné à des professionnels avancés souhaitant affiner et personnaliser les modèles IA sur Ollama pour une performance accrue et des applications spécifiques au domaine.
À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :
Configurer un environnement efficace pour l'affinement des modèles IA sur Ollama.
Préparer des jeux de données pour l'affinement supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Optimiser les modèles IA en termes de performance, d'exactitude et d'efficacité.
Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
Évaluer les améliorations du modèle et garantir sa robustesse.
Ce entraînement en direct (en ligne ou sur place) dispensé par un instructeur à Nantes s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant mettre en œuvre des flux de travail basés sur l'intelligence artificielle (IA) sécurisés et efficaces en utilisant Ollama.
À la fin de cet entraînement, les participants seront capables de :
Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail entreprenariaux sécurisés.
Optimiser la performance de l'IA tout en maintenant la confidentialité des données.
Automatiser les processus commerciaux avec des capacités d'IA sur site.
Garantir la conformité aux politiques de sécurité et de gouvernance entreprenariales.
Cette formation en Nantes (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) et dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.
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