進階 Ollama 模型除錯與評估培訓
進階 Ollama 模型除錯與評估是一門深度課程,專注於診斷、測試和測量在本地或專用 Ollama 部署中的模型行為。
這門由講師帶領的實訓課程(線上或線下)針對初級以上的 AI 工程師、ML Ops 專業人員及 QA 從業者,協助他們確保基於 Ollama 的模型在生產環境中的可靠性、保真度與運作準備就緒。
完成本課程後,學員將能夠:
- 對 Ollama 託管的模型進行系統性除錯,並可靠地重現故障模式。
- 設計並執行健壯的評估流程,包含定量與定性指標。
- 實施可觀測性(日誌、追蹤、指標),以監控模型健康狀況及偏移。
- 自動化測試、驗證以及回歸檢查,並整合至 CI/CD 流程中。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 使用 Ollama 部署進行實作實驗室及除錯練習。
- 案例研究、小組排障Session以及自動化工作坊。
課程客製化選項
- 如需為此課程申請客製化培訓,請聯絡我們安排。
課程簡介
介紹與診斷基礎
- LLM 系統中的故障模式概述,以及常見的 Ollama 特定問題
- 建立可重複的實驗及受控環境
- 除錯工具集:本地日誌、請求/回應捕捉及沙盒化
重現與隔離故障
- 建立最小失敗案例及種子值的技術
- 有狀態與無狀態互動:隔離與上下文相關的錯誤
- 確定性、隨機性以及控制非確定性行為
行為評估與指標
- 定量指標:準確度、ROUGE/BLEU 變體、校準及困惑度代理
- 定性評估:人類參與的評分及基準設計
- 特定任務的保真度檢查與驗收標準
自動化測試與回歸
- 提示詞與組件的單元測試,以及情境與端到端測試
- 建立回歸套件及黃金案例基準
- 整合 CI/CD 以處理 Ollama 模型更新及自動化驗證閘門
可觀測性與監控
- 結構化日誌、分散式追蹤及關聯 ID
- 關鍵運作指標:延遲、token 使用量、錯誤率及質量信號
- 告警、儀表板,以及模型支援服務的 SLIs/SLOs
進階根本原因分析
- 透過圖化提示詞、工具呼叫及多輪流程進行追蹤
- 比較式 A/B 診斷及消融研究
- 資料溯源、數據集除錯,以及解決數據集引發的故障
安全性、健壯性與修復策略
- 緩解措施:過濾、錨定、檢索增強及提示詞骨架化
- 模型更新的回滾、金絲雀發布及分階段部署模式
- 事後審查、經驗教訓及持續改進循環
總結與下一步
最低要求
- 豐富的 LLM 應用程式建構與部署經驗
- 熟悉 Ollama 工作流程及模型託管
- 熟練 Python、Docker 及基本可觀測工具
目標受眾
- AI 工程師
- ML Ops 專業人員
- 負責生產環境 LLM 系統的 QA 團隊
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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- 使用Ollama設置並部署大型語言模型。
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課程格式
- 互動式講授與討論。
- 使用真實多模態數據集的實作練習。
- 透過 Ollama 即時演練多模態管線的實作環節。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓,請與我們聯繫以便安排。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 涉及安全部署模式的實作實驗室。
- 以合規為重點的案例研究及實用練習。
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課程格式
- 互動式講座與討論。
- 實戰金融數據練習。
- 針對金融場景的實操實驗室實施。
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- 安裝並配置 Ollama 以確保其在醫療環境中的安全使用。
- 將本地 LLMs 集成到臨床工作流程和管理流程中。
- 為醫療保健特定術語和任務定制模型。
- 應用隱私、安全和監管合規的最佳實踐。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 實戰演示及引導練習。
- 在沙盒模擬的醫療環境中進行實際部署。
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- 配置 Ollama 以支持多用户和分布式工作负载。
- 优化 GPU 和 CPU 资源分配。
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- 监控并优化基础设施,提升性能与成本效率。
课程格式
- 互动式讲座与讨论。
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课程定制选项
- 如需申请此课程的定制化培训,请联系我们安排。
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- 為多種使用案例設計有效的提示。
- 應用啟動和思維鏈結構化等技術。
- 實施提示模板和上下文管理策略。
- 為複雜工作流程構建多階段提示管道。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 實際操作練習,重點在於提示設計。
- 在實戰實驗室環境中進行實際實施。
課程定制選項
- 如需此課程的定制化培訓,請聯繫我們以安排。