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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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