使用 Ollama 建立私人 AI 工作流培訓

這項在 台灣 舉行的由講師主導的實時培訓（線上或線下），旨在幫助希望使用 Ollama 部署、優化並整合 LLM 的中級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用 Ollama 設置並部署 LLM。
• 針對效能和效率優化 AI 模型。
• 利用 GPU 加速提升推理速度。
• 將 Ollama 整合至工作流程和應用程序。
• 監控並隨時間維護 AI 模型的效能。

這項在 台灣（線上或線下）舉辦的講師主導實作培訓，旨在針對進階專業人士，協助他們透過在 Ollama 上微調和自訂 AI 模型，以提升效能並應用於領域專屬場景。

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。
• 為監督式微調與強化學習準備數據集。
• 優化 AI 模型的效能、準確性與效率。
• 將自訂模型部署至生產環境。
• 評估模型改進成效，並確保其穩定性。

此導師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，旨在幫助初級專業人員安裝、配置並使用 Ollama 在本機機器上運行 AI 模型。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 了解 Ollama 的基本原理及其功能。
• 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
• 使用 Ollama 部署和互動操作 LLMs。
• 優化 AI 工作負載的性能和資源使用情況。
• 探索各行業中本地 AI 部署的用例。

這門在 台灣 舉行的講師授課實地訓練課程，旨在賦予金融從業者及資訊技術人員在本地部署 Ollama 的能力。學員將學習如何部署、設定並整合大語言模型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 台灣 舉行的實時培訓課程，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，根據特定任務自訂模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的數據隱私和法規合規。

Ollama 是一個開源工具，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 配置和 API 服務抽象為單一命令列介面，使組織能夠自建 Llama、Mistral 和 Qwen 等 LLM，而無需將提示詞或資料發送給 OpenAI、Anthropic 或 Google。