부산 Ollama 과정

Ollama는 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있도록 해주는 플랫폼으로, 책임감 있는 AI 운영과 거버넌스 체계 구축에 기여합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 Ollama 기반 애플리케이션에서 공정성, 투명성, 책임성을 확보하고자 하는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Ollama 환경에서 책임감 있는 AI 원칙을 적용할 수 있습니다.
• 콘텐츠 필터링 및 편향 완화 전략을 구현할 수 있습니다.
• AI 정렬 및 감사 가능성을 위한 거버넌스 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 규제 준수를 위해 모니터링 및 보고 체계를 구축할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론이 이루어집니다.
• 거버넌스 워크플로우 설계 실습 세션도 포함됩니다.
• 사례 연구 및 규제 준수 관련 연습 문제를 다룹니다.

교육 과정 커스터마이징 옵션

• 본 과정을 기업의 요구에 맞게 맞춤형으로 구성하려면 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.

본 교육은 <온라인> 혹은 오프라인 환경에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, Ollama를 이용해 AI 모델을 미세조정하고 특정 분야에 최적화하려는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델 미세조정을 위한 효율적인 환경을 구축할 수 있습니다.
• 지도학습 기반 미세조정 및 강화학습에 적합한 데이터셋을 준비할 수 있습니다.
• AI 모델의 성능, 정확도 및 효율성을 최적화할 수 있습니다.
• 맞춤형으로 제작된 모델을 실제 운영 환경에 배포할 수 있습니다.
• 모델의 개선 효과를 평가하고 그 견고성을 검증할 수 있습니다.

본 강사 주도 실시간 교육은 <현장>에서(온라인 또는 오프라인) 진행되며, Ollama를 활용해 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로우 구축을 목표로 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 프라이빗 AI 처리를 위해 Ollama를 배포하고 설정합니다.
• 보안이 철저한 엔터프라이즈 워크플로우에 AI 모델을 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서도 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 환경의 AI 역량을 활용해 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 거버넌스 정책에 부합하도록 운영 체계를 관리합니다.

부산에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 Ollama를 활용해 LLM을 배포하고 최적화하며 시스템에 통합하려는 중급 수준의 전문가들을 위해 마련되었습니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• Ollama를 활용해 LLM을 설정하고 배포합니다.
• AI 모델의 성능 및 효율성을 최적화합니다.
• GPU 가속 기술로 추론 속도를 향상시킵니다.
• Ollama를 다양한 워크플로우와 애플리케이션에 통합합니다.
• 시간이 흐름에 따라 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링 및 관리합니다.

이 강의는 부산에서 진행되는 강사 주도형 라이브 교육으로, 로컬 컴퓨터에서 Ollama를 설치 및 활용해 AI 모델을 실행하고자 하는 초급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의 종료 시점에 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념 및 기능에 대한 이해
• 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 Ollama 설정 방법 습득
• Ollama를 활용해 LLM을 배포하고 상호작용하는 방법 익히기
• AI 작업 시 성능 및 리소스 사용 최적화 기법 습득
• 다양한 산업 분야에서 로컬 AI 배포의 활용 사례 탐구

Ollama는 일반 사용자와 기업용 하드웨어에서 대규모 언어 모델을 로컬로 실행하기 위한 오픈소스 도구입니다. 이 도구는 모델 양자화, GPU 할당 및 API 제공 기능을 단일 명령줄 인터페이스에 통합하여 조직들이 OpenAI, Anthropic 또는 Google에 프롬프트나 데이터를 전송하지 않고도 Llama, Mistral, Qwen과 같은 LLM을 자체적으로 호스팅할 수 있도록 해줍니다.