Ollama: Önállóan üzemeltetett nagy nyelvi modellek az OpenAI és Claude API-k helyettesítésére Képzés
Az Ollama egy nyílt forráskódú eszköz, amely lehetővé teszi nagy nyelvi modellek helyi futtatását fogyasztói és vállalati hardvereken. A modell kvantálását, GPU kiosztását és API kiszolgálását egyetlen parancssori felületbe integrálja, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy önállóan üzemeltethessenek LLM-eket, mint például a Llama, a Mistral és a Qwen, anélkül, hogy a promptokat vagy adatokat az OpenAI, az Anthropic vagy a Google felé küldenék.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó AI mérnökök és platform operátorok számára készült, akik az Ollama használatával szeretnék felváltani a felhőalapú LLM API-kat önállóan üzemeltetett, szuverén nyelvi modell következtetéssel.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Az Ollama telepítése Linux, macOS és Windows rendszereken GPU támogatással.
- Modellek lekérése, kvantálása és kiszolgálása az Ollama regisztrációs adatbázisból és a HuggingFace-ről.
- Egyéni Modelfile-ok készítése rendszerpromptokkal és paraméterhangolással.
- Helyi LLM-ek integrálása alkalmazásokkal az OpenAI-kompatibilis API segítségével.
- Következtetési teljesítmény optimalizálása CPU-only és több GPU-s beállításokhoz.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Sok gyakorlat és gyakorlati feladat.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségek
- Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Kurzusleírás
AI szuverenitás és LLM helyi üzembe helyezés
- A felhőalapú LLM-ek kockázatai: adatmegőrzés, bemenetekre való tanulás, külföldi joghatóság.
- Ollama architektúra: modell szerver, regisztrációs adatbázis és OpenAI-kompatibilis API.
- Összehasonlítás a vLLM, llama.cpp és Text Generation Inference eszközökkel.
- Modell licencelés: Llama, Mistral, Qwen és Gemma feltételei.
Telepítés és hardver beállítás
- Ollama telepítése Linux rendszeren CUDA és ROCm támogatással.
- CPU-only visszaesés és AVX/AVX2 optimalizálás.
- Docker telepítés és állandó kötet leképezés.
- Több GPU-s beállítás és VRAM kiosztási stratégiák.
Modell kezelés
- Modellek lekérése az Ollama regisztrációs adatbázisból: ollama pull llama3.
- GGUF modellek importálása a HuggingFace és TheBloke felől.
- Kvantálási szintek: Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 kompromisszumok.
- Modell váltás és egyidejű modell betöltési korlátok.
Egyéni Modelfile-ok
- Modelfile szintaxis írása: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Hőmérséklet, top_p és repeat_penalty hangolás.
- Rendszerprompt mérnöki munka szerepspecifikus viselkedéshez.
- Egyéni modellek létrehozása és közzététele a helyi regisztrációs adatbázisban.
API integráció
- OpenAI-kompatibilis /v1/chat/completions végpont.
- Folyamatos válaszok és JSON mód.
- Integráció LangChain, LlamaIndex és egyéni alkalmazásokkal.
- Hitelesítés és sebességkorlátozás fordított proxyn keresztül.
Teljesítményoptimalizálás
- Kontextus ablak méretezés és KV gyorsítótár kezelés.
- Kötegelt következtetés és párhuzamos kérések kezelése.
- CPU szál kiosztás és NUMA tudatosság.
- GPU kihasználtság és memórianyomás monitorozása.
Biztonság és megfelelőség
- Hálózati elkülönítés a modell kiszolgálási végpontokhoz.
- Bemeneti szűrés és kimeneti moderálási folyamatok.
- Promptok és válaszok naplózása.
- Modell eredetiség és hash ellenőrzés.
Követelmények
- Középhaladó Linux és konténer adminisztráció.
- Magas szintű megértése a gépi tanulásnak és a transzformátor modelleknek.
- Ismeret a REST API-k és a JSON használatában.
Közönség
- AI mérnökök és fejlesztők, akik felhőalapú LLM API-kat szeretnének lecserélni.
- Szervezetek, amelyek adatérzékenység miatt nem használhatnak felhőalapú modelleket.
- Kormányzati és védelmi csapatok, akik légkörbe zárt nyelvi modelleket igényelnek.
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Ollama: Önállóan üzemeltetett nagy nyelvi modellek az OpenAI és Claude API-k helyettesítésére Képzés - Foglalás
Ollama: Önállóan üzemeltetett nagy nyelvi modellek az OpenAI és Claude API-k helyettesítésére Képzés - Érdeklődés
Ollama: Önállóan üzemeltetett nagy nyelvi modellek az OpenAI és Claude API-k helyettesítésére - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Haladó Ollama Modell Hibakeresés és Értékelés
35 ÓrákA Haladó Ollama Modell Hibakeresés és Értékelés egy mélyreható tanfolyam, amely az Ollama modelljeinek diagnosztizálására, tesztelésére és viselkedésének mérésére összpontosít, amikor azokat helyi vagy privát környezetben üzemeltetjük.
Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnökök, ML Ops szakemberek és QA szakemberek számára készült, akik szeretnék biztosítani az Ollama-alapú modellek megbízhatóságát, pontosságát és üzemkész állapotát éles környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Rendszeres hibakeresést végezni Ollama által üzemeltetett modellekben és megbízhatóan reprodukálni a hibás működési módokat.
- Robusztus értékelési folyamatokat tervezni és végrehajtani, kvantitatív és kvalitatív metrikákkal.
- Megfigyelhetőségi eszközöket (naplók, nyomkövetések, metrikák) implementálni a modell egészségállapotának és elcsúszásának monitorozására.
- Automatizált tesztelést, érvényesítést és regresszió ellenőrzéseket integrálni a CI/CD folyamatokba.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Gyakorlati laborok és hibakeresési feladatok Ollama üzemelő példányok használatával.
- Esettanulmányok, csoportos hibaelhárítási foglalkozások és automatizációs workshopok.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Privát AI munkafolyamatok építése Ollama segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik biztonságos és hatékony AI-alapú munkafolyamatokat szeretnének megvalósítani az Ollama használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Az Ollama telepítésére és konfigurálására privát AI feldolgozáshoz.
- AI modellek integrálására biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
- Az AI teljesítmény optimalizálására az adatvédelem fenntartása mellett.
- Üzleti folyamatok automatizálására helyszíni AI képességekkel.
- A vállalati biztonsági és irányítási szabályzatoknak való megfelelés biztosítására.
LLM-ek üzembe helyezése és optimalizálása Ollama segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik az Ollama használatával szeretnék üzembe helyezni, optimalizálni és integrálni az LLM-eket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- LLM-ek beállítására és üzembe helyezésére az Ollama segítségével.
- AI modellek optimalizálására a teljesítmény és hatékonyság érdekében.
- GPU gyorsítás kihasználására a következtetési sebesség javítása érdekében.
- Az Ollama integrálására munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
- AI modellek teljesítményének monitorozására és karbantartására az idő múlásával.
EXO: Végponttól végpontig terjedő helyi AI klaszter telepítés
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak és DevOps mérnököknek szól, akik EXO klasztereket szeretnének üzembe helyezni, konfigurálni és kezelni privát LLM következtetéshez több Apple Silicon vagy Linux csomóponton.
EXO for DevOps: Privát AI Infrastruktúra Építése
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a DevOps mérnökök és infrastruktúra architektusok számára készült, akik szeretnék automatizálni az EXO-ra épülő privát AI klaszterek kiépítését, monitorozását és életciklus-kezelését.
EXO Biztonság és Irányítás: Offline Modellkezelés
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a biztonsági mérnököknek és megfelelési tisztviselőknek szól, akik szeretnék megerősíteni az EXO telepítéseket, szabályozni a modellhozzáférést, és irányítani a kizárólag helyszínen futó AI munkaterheléseket.
AI-modellek finomhangolása és testreszabása az Ollamán
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik az Ollamán szeretnék finomhangolni és testreszabni az AI-modelleket a jobb teljesítmény és tartományspecifikus alkalmazások érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Hatékony környezet létrehozása AI-modellek finomhangolásához az Ollamán.
- Adatkészletek előkészítése felügyelt finomhangoláshoz és megerősítő tanuláshoz.
- AI-modellek optimalizálása a teljesítmény, pontosság és hatékonyság érdekében.
- Testreszabott modellek üzembe helyezése termelési környezetekben.
- Modelljavítások értékelése és a robusztusság biztosítása.
Biztonságos, helyi agenciális mesterséges intelligencia: Ollama fejlesztés on-prem környezetben szabályozott iparágak számára
21 ÓrákEzt a tanárvezetéses, élő oktatást Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a fejlesztőknek és műszaki csapatoknak szánjuk, akik az Ollama és a nyílt forráskódú modellek felhasználásával kívánnak privát agenciális MI megoldásokat felépíteni és futtatni belső infrastruktúrán.
A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek: telepíteni és konfigurálni az Ollama-t, helyileg értékelni és futtatni nyílt modelleket, egyszerű agenciális és lekérdezés-alapú munkafolyamatokat létrehozni, valamint biztonsági és irányítási ellenőrzéseket alkalmazni szabályozott környezetekben.
Multimodális alkalmazások Ollama-val
21 ÓrákAz Ollama egy olyan platform, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi és multimodális modellek helyi futtatását és finomhangolását.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök, AI-kutatók és termékfejlesztők számára készült, akik multimodális alkalmazásokat szeretnének építeni és üzembe helyezni az Ollama segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Multimodális modellek beállítására és futtatására az Ollama-val.
- Szöveg, kép és hangbevitel integrálására valós alkalmazásokhoz.
- Dokumentumértelmezési és vizuális kérdés-válasz (QA) rendszerek építésére.
- Multimodális ügynökök fejlesztésére, amelyek képesek a különböző módok között következtetni.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati feladatok valós multimodális adathalmazokkal.
- Multimodális folyamatok élő laboratóriumi implementációja az Ollama segítségével.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Bevezetés az Ollama használatába: Helyi AI modellek futtatása
7 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és használni az Ollama-t AI modellek helyi gépeken történő futtatására.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az Ollama alapvetőit és képességeit.
- Az Ollama beállítása helyi AI modellek futtatására.
- LLM-ek üzembe helyezése és használata az Ollama segítségével.
- Teljesítmény és erőforrás-használat optimalizálása AI munkaterhelések esetén.
- Helyi AI üzembe helyezés használati eseteinek feltárása különböző iparágakban.
Ollama & Adatvédelem: Biztonságos Üzembehelyezési Módok
14 ÓrákAz Ollama egy olyan platform, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi és multimodális modellek helyi futtatását, miközben támogatja a biztonságos üzembehelyezési stratégiákat.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik az Ollamát erős adatvédelmi és szabályozási megfelelési intézkedésekkel kívánják üzembe helyezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Az Ollama biztonságos üzembe helyezése konténeres és helyszíni környezetekben.
- Differenciális adatvédelmi technikák alkalmazása a bizalmas adatok védelme érdekében.
- Biztonságos naplózási, monitorozási és auditálási gyakorlatok implementálása.
- Adathozzáférés-vezérlés kényszerítése a megfelelési követelményeknek megfelelően.
A kurzus formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati laborok biztonságos üzembehelyezési módokkal.
- Megfelelési szempontokat figyelembe vevő esettanulmányok és gyakorlati feladatok.
Kurzus Testreszabási Lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ollama Alkalmazások a Pénzügyekben
14 ÓrákAz Ollama egy könnyűsúlyú platform, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi modellek helyi futtatását.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű pénzügyi szakemberek és informatikai szakemberek számára készült, akik szeretnék megvalósítani, testreszabni és üzembe helyezni Ollama-alapú AI megoldásokat pénzügyi környezetekben.
A képzés elvégzésével a résztvevők megszerezhetik a szükséges készségeket a következőkhöz:
- Az Ollama üzembe helyezése és konfigurálása biztonságos pénzügyi műveletekhez.
- Helyi nyelvi modellek integrálása az elemző és jelentéskészítő munkafolyamatokba.
- Modellek adaptálása pénzügyi terminológiához és feladatokhoz.
- Biztonsági, adatvédelmi és megfelelőségi ajánlott eljárások alkalmazása.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati pénzügyi adatgyakorlatok.
- Pénzügyi forgatókönyvek élő laboratóriumi implementációja.
Képzés Testreszabási Lehetőségek
- Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Ollama alkalmazások az egészségügyben
14 ÓrákAz Ollama egy könnyűsúlyú platform, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi modellek helyi futtatását.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű egészségügyi szakemberek és IT-csapatok számára készült, akik szeretnék üzembe helyezni, testreszabni és működtetni Ollama-alapú AI-megoldásokat klinikai és adminisztratív környezetekben.
A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:
- Az Ollama telepítésére és konfigurálására biztonságos használatra az egészségügyi környezetekben.
- Helyi nyelvi modellek integrálására a klinikai munkafolyamatokba és adminisztratív folyamatokba.
- Modellek testreszabására egészségügy-specifikus terminológiára és feladatokra.
- Legjobb gyakorlatok alkalmazására az adatvédelem, biztonság és szabályozási megfelelőség terén.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati bemutatók és vezetett gyakorlatok.
- Gyakorlati implementáció egy elkülönített egészségügyi szimulációs környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Ollama a Felelős MI és Irányításért
14 ÓrákAz Ollama egy platform, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi és multimodális modellek helyi futtatását, támogatva az irányítást és a felelős MI gyakorlatokat.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bevezetni a méltányosságot, az átláthatóságot és a felelősségre vonhatóságot az Ollama által működtetett alkalmazásokban.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Felelős MI elveket alkalmazni az Ollama telepítésekben.
- Tartalomszűrési és elfogultság csökkentési stratégiákat implementálni.
- Irányítási munkafolyamatokat tervezni az MI összehangolásához és ellenőrizhetőségéhez.
- Megfigyelési és jelentési keretrendszereket létrehozni a megfelelőség érdekében.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Gyakorlati irányítási munkafolyamat-tervezési laborok.
- Esettanulmányok és megfelelőségközpontú gyakorlatok.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Szuverén mesterséges intelligencia szabályozott szervezetek számára: Az adatok, modellek és inference környezetek ellenőrzése
7 ÓrákEz a tutor által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) intermediere szintű IT-vezetők, compliance-szakértők, biztonsági csapatok és vállalati architektúrák számára készült, akik szeretnék alkalmazni a szuverén AI elveit és kormányzási gyakorlatokat olyan AI-környezetek tervezéséhez, amelyek védik az érzékeny adatokat, támogatják a lokalizációs követelményeket és csökkentik a gyártól függést.
Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni a szuverén AI koncepciókat, értékelni a tárolási és kormányzási lehetőségeket, meghatározni a promtokhoz és naplókhoz tartozó kontrollt, és összeállítani egy gyakorlati bevezetési térképet.
