使用 Ollama 打造多模態應用程式培訓
Ollama 是一個平台,可讓您在本地端運行並微調大型語言模型與多模態模型。
本課程由講師親自授課(提供線上或線下選項),旨在幫助進階機器學習工程師、AI 研究者與產品開發人員,掌握使用 Ollama 打造及部署多模態應用程式的技術。
完成本培訓後,學員將能:
- 設定並運行基於 Ollama 的多模態模型。
- 整合文字、影像及音訊輸入,以應用於真實場景。
- 構建文檔理解與視覺問答系統。
- 開發具備跨模態推理能力的多模態智能體。
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。
課程簡介
多模態 AI 與 Ollama 簡介
- 多模態學習概論。
- 視覺語言整合的關鍵挑戰。
- Ollama 的功能架構。
設定 Ollama 環境
- 安裝與配置 Ollama。
- 處理本地模型部署。
- 將 Ollama 與 Python 及 Jupyter 整合。
處理多模態輸入
- 文字與影像整合。
- 融入音訊與結構化資料。
- 設計預處理管線。
文檔理解應用程式
- 從 PDF 與影像中提取結構化資訊。
- 結合 OCR 技術與大型語言模型。
- 構建智能文檔分析工作流程。
視覺問答 (VQA)
- 設定 VQA 數據集與基準測試。
- 訓練並評估多模態模型。
- 構建互動式 VQA 應用程式。
設計多模態智能體
- 具備多模態推理能力的智能體設計原則。
- 結合感知、語言與行動能力。
- 部署智能體以應用於真實場景。
進階整合與最佳化
- 使用 Ollama 微調多模態模型。
- 最佳化推論效能。
- 考量可擴展性與部署需求。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備扎實的機器學習概念基礎。
- 擁有 PyTorch 或 TensorFlow 等深度學習框架的實務經驗。
- 熟悉自然語言處理與電腦視覺技術。
對象
- 機器學習工程師。
- AI 研究者。
- 整合視覺與文字工作流程的產品開發人員。
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- 以合規為重點的案例研究及實用練習。
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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。
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- 如需申请此课程的定制化培训,请联系我们安排。
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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。