使用Ollama部署及最佳化大型語言模型培訓

這項在 澳門（線上或線下）進行的講師主導實時培訓，旨在面向希望利用 Ollama 實施安全高效的 AI 驅動工作流程的高級專業人士。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 部署和配置 Ollama 以進行私有 AI 處理。
• 將 AI 模型集成到企業安全工作流程中。
• 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。
• 確保符合企業安全和治理政策。

這項在澳門（線上或線下）舉辦、由講師指導的即時培訓，旨在服務那些希望透過在Ollama上微調和自訂AI模型以增強效能及應用於特定領域的高階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 建立高效的環境以在Ollama上微調AI模型。
• 準備用於監督式微調和強化學習的資料集。
• 優化AI模型的效能、準確性和效率。
• 在生產環境中部署自訂模型。
• 評估模型改進情況並確保其穩定性。

此課程由講師指導進行實戰培訓（線上或線下），主要面向初級專業人士，幫助他們安裝、配置和使用 Ollama 在本地機器上運行 AI 模型。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 Ollama 的基本概念及其功能。
• 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
• 使用 Ollama 部署並與 LLMs 進行互動。
• 優化 AI 工作負載的性能和資源使用情況。
• 探索各行业中本地 AI 部署的案例。

這門在 澳門 進行的授課式實地培訓，旨在賦予金融從業人員及資訊技術人員在本地實施 Ollama 的技能。學員將學習如何部署、配置並將大型語言模型整合至安全的金融工作流程中，同時應用合規與自動化的最佳實踐。

這門在 澳門 舉行的實地培訓，協助醫療專業人員和 IT 團隊部署 Ollama 以運行本地 LLM。學習如何將 AI 整合到臨床工作流程中，針對特定任務定製模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的数据隱私和法規遵循。

Ollama 是一款開源工具，可在消費級和企業級硬體上本地運行大型語言模型。它將模型量化、GPU 分配和 API 服務抽象化為單一命令列介面，使組織能夠自托管 Llama、Mistral 和 Qwen 等 LLM，而無需將提示或數據發送給 OpenAI、Anthropic 或 Google。