Ollama：取代OpenAI和Claude API的自托管大型語言模型培訓

本課程爲講師指導的香港（線上或線下）培訓，面向希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流的高級專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
• 將AI模型集成到安全的企業工作流中。
• 在保持數據隱私的同時優化AI性能。
• 利用本地AI能力自動化業務流程。
• 確保符合企業安全和治理政策。

本次由講師指導的香港培訓（線上或線下）面向希望使用Ollama部署、優化和集成LLMs的中級專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用Ollama設置和部署LLMs。
• 優化AI模型的性能和效率。
• 利用GPU加速提高推理速度。
• 將Ollama集成到工作流和應用中。
• 監控和維護AI模型的長期性能。

本課程由講師指導，提供香港（線上或線下）培訓，面向希望跨多個Apple Silicon或Linux節點部署、配置和管理EXO集羣以進行私有LLM推理的系統管理員和DevOps工程師。

本次由講師指導的香港培訓（線上或線下）面向希望自動化基於EXO構建的私有AI集羣的配置、監控和生命週期管理的DevOps工程師和基礎設施架構師。

本課程由講師指導，採用香港（線上或線下）培訓形式，面向希望加強EXO部署、控制模型訪問並管理完全在本地運行的AI工作負載的安全工程師和合規官。

本課程由講師主導，提供香港的線上或線下培訓，面向希望微調和定製Ollama上的AI模型以提升性能和領域特定應用的高級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在Ollama上爲微調AI模型設置高效環境。
• 準備數據集以進行監督微調和強化學習。
• 優化AI模型的性能、準確性和效率。
• 在生產環境中部署定製模型。
• 評估模型改進並確保其魯棒性。

本在香港地區提供的講師主導即時培訓（線上或線下）旨在幫助開發者和技術團隊利用Ollama與開放模型，在企業內部基礎設施上構建並運行私有代理式AI解決方案。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝和配置Ollama，在本地評估並運行開放模型，創建簡單的代理式及檢索型工作流，併爲受監管環境應用安全與治理控制措施。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向初學者，旨在幫助他們安裝、配置和使用Ollama在本地機器上運行AI模型。

在本課程結束時，學員將能夠：

• 瞭解Ollama的基本原理及其功能。
• 設置Ollama以運行本地AI模型。
• 使用Ollama部署並與LLMs進行交互。
• 優化AI工作負載的性能和資源使用。
• 探索本地AI部署在各行業的應用案例。

這門在 香港 舉行的講師主講實地培訓，將賦予金融實務人員及 IT 人員在本地實施 Ollama 的技能。參與者將學習如何部署、設定並整合大型語言模型至安全的金融工作流，並應用合規性及自動化的最佳實踐。

這門在 香港 舉行的培訓課程，協助醫療從業者及IT團隊部署 Ollama，以運行本地 LLM。學員將學習如何將人工智能整合至臨床工作流程，針對特定任務自定義模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的数据隱私及法規合規。

該在香港提供的線上或線下講師主導培訓，適合中級IT領導、合規專家、安全團隊和企業架構師。學員將學習運用自主AI原則與治理實踐，設計能保護敏感數據、支持本地化要求並減少供應商鎖定風險的AI環境。

完成培訓後，參與者將能夠：解釋自主AI概念，評估託管與治理選項，定義針對提示詞和日誌的控制措施，並制定實用的採納路線圖。