高級 Ollama 模型調試與評估 培訓
高級Ollama模型調試與評估是一門深入課程,專注於診斷、測試和測量在本地或私有Ollama部署中運行的模型行為。
這門由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級AI工程師、ML Ops專業人員和QA從業者,旨在確保基於Ollama的模型在生產中的可靠性、保真度和操作準備性。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 對Ollama託管的模型進行系統化調試,並可靠地重現故障模式。
- 設計並執行具有定量和定性指標的穩健評估管道。
- 實施可觀察性(日誌、追踪、指標)以監控模型健康狀況和漂移。
- 自動化測試、驗證和回歸檢查,並將其集成到CI/CD管道中。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用Ollama部署進行動手實驗和調試練習。
- 案例研究、小組故障排除會議和自動化工作坊。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
簡介與診斷基礎
- LLM系統的故障模式概述及常見的Ollama特定問題
- 建立可重現的實驗與控制環境
- 調試工具集:本地日誌、請求/響應捕獲及沙盒環境
重現與隔離故障
- 創建最小失敗範例與種子的技巧
- 有狀態與無狀態交互:隔離與上下文相關的錯誤
- 確定性、隨機性與控制非確定性行為
行為評估與指標
- 定量指標:準確性、ROUGE/BLEU變體、校準與困惑度代理
- 定性評估:人工評分與評分標準設計
- 任務特定保真度檢查與驗收標準
自動化測試與回歸
- 提示與組件的單元測試、場景與端到端測試
- 創建回歸套件與黃金範例基準
- Ollama模型更新的CI/CD集成與自動化驗證閘門
可觀察性與監控
- 結構化日誌、分散式追蹤與關聯ID
- 關鍵運營指標:延遲、令牌使用、錯誤率與質量信號
- 模型支援服務的警報、儀表板與SLIs/SLOs
高級根本原因分析
- 追蹤圖形化提示、工具調用與多輪流程
- 比較A/B診斷與消融研究
- 數據來源、數據集調試與解決數據集引起的故障
安全性、魯棒性與補救策略
- 緩解措施:過濾、基礎化、檢索增強與提示框架
- 模型更新的回滾、金絲雀與分階段推出模式
- 事後分析、經驗教訓與持續改進循環
總結與下一步
最低要求
- 具備構建和部署LLM應用的豐富經驗
- 熟悉Ollama工作流程和模型託管
- 熟練使用Python、Docker及基本的可觀測性工具
受眾
- AI工程師
- ML Ops專業人員
- 負責生產LLM系統的QA團隊
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- 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時,優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
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- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
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- 在Ollama上爲微調AI模型設置高效環境。
- 準備數據集以進行監督微調和強化學習。
- 優化AI模型的性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署定製模型。
- 評估模型改進並確保其魯棒性。
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- 使用 Ollama 設置和運行多模態模型。
- 整合文本、圖像和音頻輸入,用於實際應用。
- 構建文檔理解和視覺問答系統。
- 開發能夠跨模態推理的多模態代理。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用真實多模態數據集進行實踐操作。
- 使用 Ollama 即時實驗室實現多模態管道。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 瞭解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
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- 在容器化和本地環境中安全部署Ollama。
- 應用差分隱私技術保護敏感數據。
- 實施安全的日誌記錄、監控和審計實踐。
- 執行符合合規要求的數據訪問控制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 包含安全部署模式的實踐實驗室。
- 以合規爲重點的案例研究和實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 部署和配置Ollama,以安全地用於金融操作。
- 將本地LLM集成到分析和報告工作流程中。
- 使模型適應金融特定術語和任務。
- 應用安全、隱私和合規的最佳實踐。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 金融數據實踐練習。
- 即時實驗室實施金融場景。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Ollama在醫療保健中的應用
14 時間:Ollama是一個輕量級平臺,用於本地運行大型語言模型。
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完成本培訓後,參與者將能夠:
- 在醫療保健環境中安全地安裝和配置Ollama。
- 將本地LLM集成到臨牀工作流程和行政流程中。
- 爲醫療保健特定的術語和任務定製模型。
- 應用隱私、安全和法規遵從的最佳實踐。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實際操作演示和指導練習。
- 在沙盒醫療保健模擬環境中的實際實施。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
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通過本培訓,參與者將能夠:
- 在Ollama部署中應用負責任的AI原則。
- 實施內容過濾和偏見緩解策略。
- 設計用於AI對齊和可審計性的治理工作流程。
- 建立監控和報告框架以確保合規性。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐性的治理工作流程設計實驗。
- 案例研究和以合規爲重點的練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
Ollama擴展與基礎設施優化
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本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級工程師,旨在幫助他們擴展 Ollama 部署,以應對多用戶、高吞吐量和成本效益高的環境。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 爲多用戶和分佈式工作負載配置 Ollama。
- 優化 GPU 和 CPU 資源分配。
- 實施自動擴展、批處理和延遲減少策略。
- 監控和優化基礎設施,以提高性能和成本效益。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 動手部署和擴展實驗。
- 在實際環境中進行優化練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Prompt Engineering Mastery with Ollama
14 時間:Ollama 是一個能夠在本地運行大型語言和多模態模型的平臺。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級從業者,旨在幫助他們掌握提示工程技巧,以優化 Ollama 的輸出。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 爲各種用例設計有效的提示。
- 應用諸如提示啓動和思維鏈結構等技術。
- 實施提示模板和上下文管理策略。
- 爲複雜工作流構建多階段提示管道。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 提示設計的實踐練習。
- 在即時實驗室環境中的實際應用。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。