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Ollama : déployer et optimiser des LLM en local
Maîtrisez le déploiement de modèles d'IA en local pour garantir la confidentialité de vos données tout en optimisant les performances !
Vue d'ensemble
- Connaissances de base en intelligence artificielle et en modèles de langage
- Pratique courante de la ligne de commande (Terminal, PowerShell)
- Bases en Python ou langage équivalent
- Notions de Docker (images, conteneurs)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation et objectifs
Accueil des participants, présentation du programme et des objectifs pédagogiques. État des lieux des connaissances et attentes individuelles.
Modèles de classification et régression
Algorithmes fondamentaux : régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM. Évaluation des performances.
Entraînement et comparaison de modèles sur un cas métier
IA générative et LLM
Transformers, GPT, BERT. Prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation). Déploiement et éthique de l’IA.
Création d’un assistant IA avec API OpenAI et RAG
Préparation et exploration des données
Collecte, nettoyage et transformation des données. Analyse exploratoire (EDA), visualisation et feature engineering.
Exploration d’un dataset réel avec pandas et matplotlib
Synthèse et certification
Récapitulatif des acquis de la formation. Conseils pour approfondir et prochaines étapes. Préparation à la certification le cas échéant.
QCM de validation des acquis et évaluation de satisfaction
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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