Ollama Ölçeklendirme ve Altyapı Optimizasyonu Eğitimi

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş seviye profesyonellerin Ollama'yı kullanarak güvenli ve verimli AI destekli iş akışları uygulamasını hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımciler şunları yapabilecek olacaklar:

• Özel AI işleme için Ollama'yı dağıtma ve yapılandırma.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre etme.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize etme.
• Kuruluşsal AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomasyonla birleştirme.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlama.

Türkiye (Çevrimiçi veya fiziki) konumunda düzenlenen bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim, Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta seviye profesyoneller için hedeflenmiştir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtır.
• Performans ve verimlilik için AI modellerini optimize eder.
• Daha iyi tahmin hızları için GPU hızlandırmadan yararlanır.
• Ollama'yı iş akışlarına ve uygulamalara entegre eder.
• Zaman içinde AI model performansını izler ve bakımını sağlar.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), performansın artırılması ve alan-spesifik uygulamalar geliştirilmesi amacıyla Ollama üzerinde AI modellerinin ince aytarılmasını ve özelleştirilmesini amaçlayan ileri düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modellerinin ince aytarılması için verimli bir ortam kurma.
• denetimli ince aytarım ve takviyeli öğrenim için veri setlerini hazırlama.
• AI modellerinin performansını, doğruluğunu ve verimliliğini optimizasyon.
• özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarında dağıtma.
• model iyileştirmelerini değerlendirme ve dayanıklılığını sağlama.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), başlangıç seviyesindeki profesyoneller için Ollama'yı yüklemek, yapılandırmak ve yerel makinelerde AI modelleri çalıştırmak üzere kullanmayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ollama'nın temel ilkelerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modelleri çalıştırma için Ollama'yı kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşime geçmek.
• AI yüklerinin performansını ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Yerel AI dağıtımının çeşitli endüstrilerdeki uygulama alanlarını keşfetmek.

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, finans uzmanlarını ve BT personelini Ollama'yı yerel olarak uygulamak için gereken becerilerle donatır. Katılımcılar, büyük dil modellerini güvenli finansal iş akışlarına dağıtmayı, yapılandırmayı ve entegre etmeyi; uyumluluk ve otomasyon için en iyi uygulamaları uygulamayı öğrenirler.

Türkiye konusundaki bu canlı eğitim, sağlık çalışanlarının ve BT ekiplerinin yerel LLM'ler için Ollama'yı dağıtmasını sağlar. Yapay zekâyı klinik iş akışlarına entegre etmeyi, modelleri özel görevlere göre özelleştirmeyi ve güvenli sağlık ortamlarında sıkı veri gizliliği ile düzenleyici uyumluluğu sağlamayı öğrenin.

Ollama, büyük dil modellerini tüketici ve kurumsal donanımlarda yerel olarak çalıştırmak için açık kaynaklı bir araçtır. Model kvantizasyonu, GPU tahsisi ve API sunumunu tek bir komut satırı arayüzünde birleştirerek, organizasyonların Llama, Mistral ve Qwen gibi büyük dil modellerini (LLM) OpenAI, Anthropic veya Google'a istem veya veri göndermeden kendi kendine barındırmasını sağlar.