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Struttura del corso
Introduzione a Ollama
- Cos’è Ollama e come funziona?
- I vantaggi derivanti dall’esecuzione di modelli AI in modo localizzato
- Panoramica sui principali LLM supportati da Ollama, tra cui Llama, DeepSeek e Mistral
Installazione e configurazione iniziale di Ollama
- Requisiti hardware e considerazioni legate all’hardware richiesto
- Procedura di installazione su diversi sistemi operativi
- Configurazione delle dipendenze e preparazione dell’ambiente operativo
Esecuzione di modelli AI in ambiente locale
- Come scaricare e caricare i modelli AI su Ollama
- Modalità d’interazione con tali modelli tramite la riga di comando
- Tecniche base di creazione e formulazione delle richieste per i modelli locali
Ottimizzazione delle prestazioni e gestione efficiente delle risorse
- Strategie finalizzate all’allocazione ottimale delle risorse hardware durante l’esecuzione dei modelli AI
- Tecniche per ridurre i tempi di latenza e migliorare le tempistiche di risposta da parte dei modelli
- Procedimenti di misurazione delle prestazioni per valutare l’efficienza dei diversi modelli AI utilizzati
Casistiche pratiche d’uso nell’ambito dell’IA locale
- Creazione di chatbot e assistenti virtuali basati su tecnologie AI
- Svolgimento di compiti di elaborazione dati e automatizzazione attraverso l’AI
- Realizzazione di applicazioni IA che privilegino elevati standard di privacy
Sintesi finale e prospettive future
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti fondamentali legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
- Familiarità con l’utilizzo delle interfacce a riga di comando
Destinatari del corso
- Sviluppatori interessati ad eseguire modelli AI senza dipendere da servizi cloud
- Professionisti aziendali che desiderano ottimizzare la privacy e contenere i costi nell’utilizzo dell’IA
- Appassionati di intelligenza artificiale che intendono sperimentare l’implementazione locale di modelli AI
7 ore