LLMs를 Ollama로 배포하고 최적화하기 교육 과정

고급 Ollama 모델 디버깅 및 평가는 로컬 또는 프라이빗 Ollama 배포에서 모델 동작을 진단, 테스트하고 측정하는 데 초점을 맞춘 심층 강의입니다.

이 강의는 오프라인 또는 온라인에서 진행되며, 올라마 기반 모델의 생산 환경에서의 신뢰성, 정확성, 운영 준비 상태를 보장하고자 하는 고급 AI 엔지니어, ML Ops 전문가, QA 실무자를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 시스템적으로 Ollama 호스팅 모델을 디버깅하고 실패 모드를 신뢰성 있게 재현할 수 있습니다.
• 정량적 및 정성적 지표를 포함한 강력한 평가 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있습니다.
• 로그, 추적, 지표를 통해 모델 상태 및 변화를 모니터링할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인에 통합된 테스트, 검증 및 회귀 체크를 자동화할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• Ollama 배포를 활용한 실습 랩 및 디버깅 연습.
• 사례 연구, 그룹 문제 해결 세션 및 자동화 워크숍.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정은 Ollama을 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Ollama을 사용하여 개인용 AI 처리 환경을 배포하고 구성합니다.
• AI 모델을 안전한 기업 워크플로우에 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 관리에 준수합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, AI 모델의 성능을 최적화하고 도메인 특화 애플리케이션을 위해 Ollama에서 조정하고 사용자화하는 방법을 익히고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델을 조정하기 위한 효율적인 환경을 설정합니다.
• 지도 학습 및 강화 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
• AI 모델을 성능, 정확도 및 효율성을 위해 최적화합니다.
• 사용자화된 모델을 생산 환경에 배포합니다.
• 모델 개선 사항을 평가하고 강건성을 보장합니다.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행하고 미세 조정할 수 있는 플랫폼입니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 고급 수준의 머신러닝 엔지니어, 인공지능 연구자, 그리고 Ollama를 사용하여 멀티모달 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 제품 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama를 사용하여 멀티모달 모델을 설정하고 실행합니다.
• 실제 애플리케이션에 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 통합합니다.
• 문서 이해 및 시각적 QA 시스템을 구축합니다.
• 다양한 모달리티에서 추론할 수 있는 멀티모달 에이전트를 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 실제 멀티모달 데이터셋을 사용하여 직접 실습합니다.
• Ollama를 사용하여 멀티모달 파이프라인을 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 조정을 위해 문의하세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초급 전문가를 위한 실시간 교육입니다. 이 교육은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념과 기능을 이해합니다.
• Ollama을 사용하여 로컬 AI 모델을 설정합니다.
• Ollama을 사용하여 LLMs를 배포하고 상호작용합니다.
• AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
• 다양한 산업에서의 로컬 AI 배포 사례를 탐구합니다.

Ollama는 로컬에서 대규모 언어 및 다중 모달 모델을 실행할 수 있도록 하며, 보안 배포 전략을 지원합니다.

이 강사는 중급 전문가들을 대상으로 하며, 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 규제 준수 조치를 통해 Ollama를 배포하고자 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 컨테이너화된 환경과 온프레미스 환경에서 Ollama를 안전하게 배포합니다.
• 민감한 데이터를 보호하기 위해 차등 프라이버시 기술을 적용합니다.
• 안전한 로깅, 모니터링 및 감사 실천을 구현합니다.
• 규제 요구 사항에 맞게 데이터 접근 제어를 시행합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 안전한 배포 패턴을 위한 실습 실습.
• 규제에 중점을 둔 사례 연구 및 실습 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면 연락하여 조율하세요.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 현지에서 실행하고, 관리 및 책임 있는 AI 실습을 지원하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 한 강의(온라인 또는 현장)에서 공정성, 투명성 및 책임성을 Ollama 기반 애플리케이션에 구현하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Ollama 배포에서 책임 있는 AI 원칙을 적용합니다.
• 콘텐츠 필터링 및 편견 완화 전략을 구현합니다.
• AI 일치 및 감사 가능성을 위한 관리 워크플로우를 설계합니다.
• 준수성을 위한 모니터링 및 보고 프레임워크를 구축합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 관리 워크플로우 설계 실습.
• 사례 연구 및 준수 중심 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 연락하여 조정을 요청하세요.

Ollama는 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델을 로컬에서 대규모로 실행하는 플랫폼입니다.

이 강사는 중급 수준부터 고급 수준까지의 엔지니어들이 다중 사용자, 고처리량, 비용 효율적인 환경에서 Ollama 배포를 확장하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 사용자와 분산 워크로드를 위한 Ollama 구성.
• GPU와 CPU 자원 할당 최적화.
• 자동 확장, 배치, 지연 시간 감소를 위한 전략 구현.
• 성능 및 비용 효율성을 위한 인프라 모니터링 및 최적화.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실습 배포 및 확장 랩.
• 실제 환경에서의 실습 최적화 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 저희에 문의하여 협의해 주세요.

Ollama는 대규모 언어 및 멀티모달 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 실습자가 Ollama 출력을 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 마스터하기를 목표로 하는 인강으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 다양한 사용 사례에 대한 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 프라이밍 및 체인-오브-서브 구조와 같은 기법을 적용합니다.
• 프롬프트 템플릿 및 컨텍스트 관리 전략을 구현합니다.
• 복잡한 워크플로우에 대해 다단계 프롬프트 파이프라인을 구성합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 프롬프트 디자인에 대한 실습.
• 라이브 랩 환경에서 실용적인 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 협의해 주세요.