Cursos de Ollama em Manaus

Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais localmente, apoiando práticas de governança e IA responsável.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), liderado por um instrutor, destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam implementar equidade, transparência e responsabilidade em aplicações impulsionadas pelo Ollama.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar princípios de IA responsável nos deployments do Ollama.
• Implementar estratégias de filtragem de conteúdo e mitigação de vieses.
• Delinear fluxos de trabalho de governança para alinhamento e auditoria de AI.
• Criar frameworks de monitoramento e relatórios para conformidade.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Labs práticos de design de fluxos de trabalho de governança.
• Estudos de caso e exercícios focados em conformidade.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Ollama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem e multimodalidade localmente, enquanto oferece estratégias de implantação seguras.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais intermediários que desejam implantar o Ollama com medidas fortes de privacidade de dados e conformidade regulatória.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar o Ollama de forma segura em ambientes containerizados e internos.
• Aplique técnicas de privacidade diferencial para proteger dados sensíveis.
• Implementar práticas de registro, monitoramento e auditoria seguras.
• Aplicar o controle de acesso a dados alinhado com os requisitos de conformidade.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Laboratórios práticos com padrões de implantação segura.
• Casos práticos focados em conformidade e exercícios práticos.

Opções de Customização do Curso

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Ollama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem grandes e multimodais localmente.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), orientada por instrutor, destina-se a praticantes intermediários que desejam dominar técnicas de engenharia de prompts para otimizar as saídas do Ollama.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenhar prompts eficazes para diversos casos de uso.
• Aplicar técnicas como priming e estruturação em cadeia de pensamento.
• Implementar modelos de prompt e estratégias de gerenciamento de contexto.
• Criar pipelines de prompts multietapas para fluxos de trabalho complexos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos com design de prompts.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Ollama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
• Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
• Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
• Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Labs práticos de implantação e escalonamento.
• Exercícios de otimização prática em ambientes ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Ollama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
• Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
• Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
• Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
• Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.

Opções de Personalização do Curso

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O curso Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation é um treinamento detalhado focado em diagnosticar, testar e medir o comportamento do modelo ao executar implantações locais ou privadas do Ollama.

Este treinamento presencial (online ou no local), ministrado por instrutores, é direcionado a engenheiros de IA avançados, profissionais de ML Ops e praticantes de QA que desejam garantir a confiabilidade, fidelidade e prontidão operacional dos modelos baseados em Ollama em produção.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realizar um depuramento sistemático de modelos hospedados no Ollama e reproduzir modos de falha confiavelmente.
• Projetar e executar pipelines robustos de avaliação com métricas quantitativas e qualitativas.
• Implementar observabilidade (logs, rastreamentos, métricas) para monitorar a saúde e o desvio do modelo.
• Automatizar testes, validações e verificações de regressão integradas em pipelines CI/CD.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Laboratórios práticos e exercícios de depuração usando implantações Ollama.
• Estudos de caso, sessões em grupo para resolução de problemas e workshops de automação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Esta formação presencial (online ou no local) é destinada a profissionais avançados que desejam aperfeiçoar e personalizar modelos de IA em Ollama para melhor desempenho e aplicações específicas ao domínio.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente eficiente para o aperfeiçoamento de modelos de IA em Ollama.
• Preparar conjuntos de dados para fine-tuning supervisionado e aprendizagem por reforço.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, precisão e eficiência.
• Deployar modelos personalizados em ambientes de produção.
• Avaliar melhorias no modelo e garantir robustez.

Esta formação ao vivo (presencial ou online) conduzida por instrutor é destinada a profissionais avançados que desejam implementar fluxos de trabalho baseados em IA seguros e eficientes usando Ollama.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Deployar e configurar o Ollama para processamento privado de IA.
• Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho empresariais seguros.
• Otimizar a performance da IA mantendo a privacidade dos dados.
• Automatizar processos de negócios com capacidades de AI local.
• Garantir conformidade com políticas de segurança e governança empresarial.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Manaus (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam implantar, otimizar e integrar LLMs usando Ollama.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e implantar LLMs usando Ollama.
• Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
• Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
• Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
• Monitorizar e manter o desempenho do modelo de IA ao longo do tempo.

Esta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
• Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
• Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
• Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
• Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.