Kursus Pelatihan Memulai dengan Ollama: Menjalankan Model AI Lokal

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation adalah kursus mendalam yang berfokus pada mendiagnosa, mengetes, dan mengukur perilaku model saat menjalankan pemasangan Ollama lokal atau swasta.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, tersedia dalam format online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, profesional ML Ops, dan praktisi QA yang ingin memastikan keandalan, kesesuaian, dan kesiapan operasi dari model berbasis Ollama dalam produksi.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melakukan debugging sistematis dari model yang diselenggarakan oleh Ollama dan mengulang kembali mode kegagalan dengan andal.
• Membuat dan menjalankan pipa evaluasi yang kuat dengan metrik kuantitatif dan kualitatif.
• Menerapkan observabilitas (log, jejak, dan metrik) untuk memantau kesehatan model dan drift.
• Mengotomatisasi pengujian, validasi, dan pemeriksaan regresi yang terintegrasi dalam pipa CI/CD.

Format Kursus

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Lab praktis dan latihan debugging menggunakan pemasangan Ollama.
• Kasus studi, sesi perbaikan kelompok, dan workshop otomatisasi.

Opsi Pengaturan Kursus

• Untuk meminta pelatihan disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan alur kerja AI yang aman dan efisien menggunakan Ollama.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendeploy dan konfigurasi Ollama untuk pemrosesan AI pribadi.
• Mengintegrasikan model AI ke dalam alur kerja perusahaan yang aman.
• Memaksimalkan kinerja AI sambil mempertahankan privasi data.
• Mengotomatisasi proses bisnis dengan kemampuan AI on-premise.
• Menjamin kepatuhan dengan kebijakan keamanan dan pengendalian perusahaan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan LLM menggunakan Ollama.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan terapkan LLM menggunakan Ollama.
• Optimalkan model AI untuk kinerja dan efisiensi.
• Memanfaatkan akselerasi GPU untuk meningkatkan kecepatan inferensi.
• Integrasikan Ollama ke dalam alur kerja dan aplikasi.
• Pantau dan pertahankan kinerja model AI dari waktu ke waktu.

Pelatihan langsung berbasis instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan dan mempersonalisasi model AI pada Ollama untuk kinerja yang lebih baik dan aplikasi spesifik domain.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan efisien untuk menyesuaikan model AI pada Ollama.
• Mempersiapkan dataset untuk penyesuaian terawasi dan pembelajaran berbasis reforis.
• Mengoptimalkan model AI untuk kinerja, akurasi, dan efisiensi.
• Mendeploy model yang dipersonalisasi dalam lingkungan produksi.
• Menilai peningkatan model dan memastikan kekuatan (robustness).

Ollama adalah platform yang memungkinkan menjalankan dan menyempurnakan model bahasa dan multimodal besar secara lokal.

Pelatihan ini yang diketuai instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat lanjut, peneliti AI, dan pengembang produk yang ingin membangun dan mengimplementasikan aplikasi multimodal dengan Ollama.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan menjalankan model multimodal dengan Ollama.
• Mengintegrasikan input teks, gambar, dan audio untuk aplikasi dunia nyata.
• Membangun sistem pemahaman dokumen dan QA visual.
• Mengembangkan agen multimodal yang mampu beralasan di antara modalitas.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Praktik langsung dengan dataset multimodal yang sebenarnya.
• Implementasi laboratorium langsung dari pipa multimodal menggunakan Ollama.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Ollama adalah sebuah platform yang memungkinkan menjalankan model bahasa besar dan multimodal secara lokal sambil mendukung strategi pelaksanaan yang aman.

Pelatihan langsung ini, yang dipimpin instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka), ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin men-deploy Ollama dengan ukuran keamanan data yang kuat dan patuh terhadap aturan peraturan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Men-deploy Ollama secara aman dalam lingkungan containerized dan on-prem.
• Menerapkan teknik privasi diferensial untuk melindungi data sensitif.
• Menerapkan praktik logging, monitoring, dan auditing yang aman.
• Melaksanakan kontrol akses data yang sesuai dengan persyaratan kelayakan.

Format Pelatihan

• Pembelajaran interaktif dan diskusi.
• Lab praktek dengan pola deploy aman.
• Studi kasus dan latihan praktis yang difokuskan pada kelayakan.

Opsi Pemasangan Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyiapkan.

Ollama adalah platform untuk menjalankan model bahasa besar dan multimodal secara lokal, mendukung praktik pengelolaan dan AI yang bertanggung jawab.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini bertujuan untuk profesional dengan tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan ketidakberpihakan, ketransparansian, dan ketanggungjawaban dalam aplikasi yang dipacu oleh Ollama.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan prinsip AI yang bertanggung jawab dalam penyebaran Ollama.
• Mengimplementasikan strategi penyaringan konten dan pengurangan bias.
• Merancang alur kerja pengelolaan untuk penyelarasan dan auditabilitas AI.
• Membangun kerangka pemantauan dan pelaporan untuk keteraturan.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Laboratorium desain alur kerja pengelolaan tangan.
• Studi kasus dan latihan yang berfokus pada keteraturan.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang dikustomisasi untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusun rencana.

Ollama adalah platform untuk menjalankan model bahasa besar dan multimodal secara lokal dan secara besar-besaran.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin mengskalakan penempatan Ollama untuk lingkungan multi-pengguna, throughput tinggi, dan efisien biaya.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengkonfigurasi Ollama untuk beban kerja yang terdistribusi dan multi-pengguna.
• Memaksimalkan alokasi sumber daya GPU dan CPU.
• Menerapkan strategi otomatisasi peningkatan, pemrosesan berkelompok, dan penurunan latensi.
• Memantau dan mengoptimalkan infrastruktur untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Lab penempatan dan peningkatan skalabilitas secara praktis.
• Latihan optimisasi praktis dalam lingkungan langsung.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Ollama adalah sebuah platform yang memungkinkan menjalankan model bahasa dan multimodal besar secara lokal.

Pelatihan ini yang dibimbing instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk praktisioner tingkat menengah yang ingin memahami teknik prompt engineering untuk mengoptimalkan output Ollama.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mendesain prompt efektif untuk berbagai kasus penggunaan.
• Menerapkan teknik seperti priming dan struktur chain-of-thought.
• Mengimplementasikan template prompt dan strategi manajemen konteks.
• Membangun pipa multi-stage prompting untuk alur kerja yang kompleks.

Format Kursus

• Lecture dan diskusi interaktif.
• Latihan praktis dengan desain prompt.
• Implementasi praktis dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.