Ollama Trainingen in Utrecht

Ollama is een platform voor het lokaal uitvoeren van grote taal- en multimodale modellen, waarbij beleid en verantwoordelijke AI-praktijken worden ondersteund.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals met een tussen- of gevorderd niveau die verantwoordelijkheid, transparantie en verantwoording willen implementeren in Ollama-gestuurde toepassingen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Verantwoordelijke AI-principes toe te passen in Ollama-implementaties.
• Strategieën voor inhoudsfiltering en het verminderen van vooroordelen te implementeren.
• Beleidswerkstromen te ontwerpen voor AI-alignement en auditabiliteit.
• Monitoring- en rapportagekaders te vestigen voor naleving.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Hands-on beleidswerkstromenontwerp lab.
• Casusstudies en oefeningen gericht op naleving.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Ollama is een platform dat het uitvoeren van grote taal- en multimodale modellen lokaal mogelijk maakt, terwijl het ondersteuning biedt voor veilige implementatiestrategieën.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op tussenniveau die Ollama willen implementeren met sterke maatregelen voor gegevensprivacy en naleving van regels.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• Ollama veilig implementeren in gecontaineriseerde en on-premises omgevingen.
• Differentiële privacytechnieken toepassen om gevoelige gegevens te beschermen.
• Veilige logboekbijhouding, monitoring en auditpraktijken implementeren.
• Gegevenstoegang controleren in overeenstemming met nalevingsvereisten.

Formaat van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Hands-on laboratoria met veilige implementatiemethoden.
• Nalevingsgerichte casestudies en praktische oefeningen.

Aanpasbare opties voor de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Ollama is een platform waarmee grote taal- en multimodale modellen lokaal kunnen worden uitgevoerd.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is bedoeld voor geavanceerde praktijkgangers die de technieken van prompt engineering willen meesteren om de uitvoeringen van Ollama te optimaliseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Effectieve prompts te ontwerpen voor diverse toepassingsgevallen.
• Technieken zoals priming en keten-van-gedachten structurering toe te passen.
• Prompt sjablonen en contextbeheerstrategieën te implementeren.
• Meerfasige prompt pipelines te bouwen voor complexe workflows.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen met prompt ontwerp.
• Praktische implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Ollama is een platform voor het uitvoeren van grote taal- en multimodale modellen lokaal en op grote schaal.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor ingenieurs van het intermediair tot gevorderd niveau die Ollama-implementaties willen schalen voor omgevingen met meerdere gebruikers, hoge doorvoer en kosteneffectief.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Ollama configureren voor gebruik door meerdere gebruikers en verdeelde workloads.
• De toewijzing van GPU- en CPU-bronnen optimaliseren.
• Strategieën voor autoscaling, batchverwerking en latentievermindering implementeren.
• De infrastructuur monitoren en optimaliseren voor prestaties en kostenefficiëntie.

Formaat van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Praktijkgerichte implementatie- en schaalbaarheidslaboratoria.
• Praktische optimalisatieoefeningen in live-omgevingen.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Ollama is een platform dat het mogelijk maakt om grote taal- en multimodale modellen lokaal uit te voeren en te optimaliseren.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde ML-ingenieurs, AI-onderzoekers en productontwikkelaars die multimodale toepassingen met Ollama willen bouwen en implementeren.

Na deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Multimodale modellen met Ollama opzetten en uitvoeren.
• Tekst-, beeld- en audio-invoer integreren voor real-world toepassingen.
• Documentbegrip en visuele QA-systemen bouwen.
• Multimodale agents ontwikkelen die redeneren over modaliteiten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Pratijkervaring met echte multimodale datasets.
• Live-lab implementatie van multimodale pipelines met Ollama.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Multimodal Applications with Ollama Sterke kennis van machine learning concepten Ervaring met diepteleerkaders zoals PyTorch of TensorFlow Kennis van natuurlijke taalverwerking en computer visie Publiek Machine learning engineers AI onderzoekers Productontwikkelaars die visie en tekst workflows integreren Inleiding tot Multimodal AI en Ollama Overzicht van multimodal learning Sleuteluitdagingen bij visie-taal integratie Capaciteiten en architectuur van Ollama Instellen van de Ollama-omgeving Installeren en configureren van Ollama Werken met lokale modelimplementatie Integreren van Ollama met Python en Jupyter Werken met multimodale invoer Tekst- en beeldintegratie Incorporatie van audio en gestructureerde gegevens Ontwerpen van voorbewerkingspipelines Documentbegripstoepassingen Extraheren van gestructureerde informatie uit PDF's en beelden Combineren van OCR met taalmodellen Bouwen van intelligente documentanalyse workflows Visual Question Answering (VQA) Instellen van VQA-datasets en benchmarks Trainen en evalueren van multimodale modellen Bouwen van interactieve VQA-toepassingen Ontwerpen van multimodale agents Principes van agentontwerp met multimodal redeneren Combineren van perceptie, taal en actie Implementeren van agents voor real-world toepassingen Geavanceerde integratie en optimalisatie Fijnafstellen van multimodale modellen met Ollama Optimaliseren van inferentieprestaties Overwegingen bij schaalbaarheid en implementatie Samenvatting en volgende stappen

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation is een diepgaande cursus gericht op het diagnosticeren, testen en meten van modelgedrag bij het uitvoeren van lokale of privé Ollama-implementaties.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde AI-engineers, ML Ops-professionals en QA-praktijken die betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en operationele klaarheid van Ollama-gebaseerde modellen in productie willen waarborgen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Systematisch debugging van Ollama-gehoste modellen uit te voeren en falingscenario's betrouwbaar te reproduceren.
• Robuste evaluatiepijplijnen te ontwerpen en uit te voeren met kwantitatieve en kwalitatieve metrieken.
• Observability (logs, traces, metrieken) te implementeren om de gezondheid en drift van het model te monitoren.
• Testen, validatie en regressiecontroles te automatiseren die zijn geïntegreerd in CI/CD-pijplijnen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische labs en debugging-oefeningen met behulp van Ollama-implementaties.
• Case studies, groepsprobleemoplossingssessies en automatisatieworkshops.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde professionals die hun AI-modellen op Ollama willen verfijnen en aanpassen voor verbeterde prestaties en specifieke toepassingen binnen hun domein.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Een efficiënte omgeving in te richten voor het verfijnen van AI-modellen op Ollama.
• Datasetten voor te bereiden op het verfijnen van supervisie en versterkende leerprocessen.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestaties, nauwkeurigheid en efficiëntie.
• Aangepaste modellen in productieomgevingen te implementeren.
• Modelverbeteringen te evalueren en de robuustheid te waarborgen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op geavanceerd niveau die veilige en efficiënte AI-gestuurde workflows willen implementeren met behulp van Ollama.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Ollama implementeren en configureren voor privé AI-verwerking.
• AI-modellen integreren in veilige bedrijfsworkflows.
• AI-prestaties optimaliseren terwijl gegevensprivacy wordt behouden.
• Bedrijfsprocessen automatiseren met on-premise AI-capaciteiten.
• Zorgen voor naleving van bedrijfsveiligheids- en governancebeleid.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op gemiddeld niveau die LLMs willen implementeren, optimaliseren en integreren met behulp van Ollama.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• LLMs opzetten en implementeren met behulp van Ollama.
• AI-modellen optimaliseren voor prestaties en efficiëntie.
• GPU-versnelling benutten voor verbeterde inferentiesnelheden.
• Ollama integreren in workflows en applicaties.
• De prestaties van AI-modellen in de gaten houden en onderhouden.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende professionals die Ollama willen installeren, configureren en gebruiken voor het uitvoeren van AI-modellen op hun lokale machines.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De fundamenten van Ollama en zijn mogelijkheden begrijpen.
• Ollama instellen voor het uitvoeren van lokale AI-modellen.
• LLMs implementeren en interageren met behulp van Ollama.
• Prestatie en brongebruik optimaliseren voor AI-werkbelastingen.
• Toepassingen voor lokale AI-implementatie in verschillende sectoren verkennen.