Ollama：取代 OpenAI 和 Claude API 的自托管大型語言模型培訓

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。

此澳門課程由講師帶領並現場實施(線上或線下)，旨在幫助具備中等水平專業技能的從業人員，學習如何使用Ollama部署、最佳化及整合LLM。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 使用Ollama設置並部署大型語言模型。
• 針對效能和效率最佳化AI模型。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 將Ollama整合至工作流程與應用程式中。
• 監控並維持AI模型的長期效能。

本課程在 澳門 提供（線上或線下 Live 培訓），旨在幫助希望為多個 Apple Silicon 或 Linux 節點部署、配置和管理 EXO 集群以進行私有 LLM 推理的系統管理員和 DevOps 工程師。

此在 澳門（線上或線下）提供的現場講授實時培訓，主要針對希望自動化配置、監控和管理基於 EXO 建構的私有 AI 叢集生命週期的 DevOps 工程師和基礎架構架構師。

這項在 澳門 的導師指導即時培訓（線上或線下），旨在幫助希望強化 EXO 部署、控制模型存取，並治理完全在本地運行的人工智慧工作負載的安全工程師和合規官。

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。

本在澳門（線上或線下）提供的講師親自指導培訓，主要對象為希望使用Ollama和開放模型，在內部基礎設施上建置並運行私人協作式AI解決方案之開發人員和技術團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝並設定Ollama、評估並在本地運行開放模型、建立簡單的協作式及檢索型工作流程，並為受監管環境實施安全與治理控制措施。

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。

這門於澳門舉辦的講師指導培訓課程（線上或線下），目標受眾為初級至中階的IT領導者、合規專業人員、安全團隊和企業架構師。他們希望運用主權AI原則與治理實踐，設計能保護敏感數據、支持本地化合規要求，並降低供應商鎖定風險的AI環境。

完成本培訓後，參與者將能夠：解釋主權AI概念，評估託管與治理選項，定義提示詞與日誌的控制措施，並創建實用的採用路線圖。