Maîtriser DeepScaler et Ollama est votre porte d'entrée pour créer, affiner et déployer des modèles d'IA localement sans dépendre des coûteuses API cloud. Ce cours pratique vous apprendra à exploiter la puissance de l'IA open-source pour créer des applications intelligentes qui fonctionnent sur votre propre machine.
Vous apprendrez à travailler avec DeepScaler, une version affinée de DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B, optimisée pour le raisonnement mathématique, la génération de code et l'automatisation de l'IA, tandis qu'Ollama permet un déploiement fluide des modèles d'IA locaux pour des applications d'IA efficaces et rentables. (IA)
- Introduction à DeepScaleR et Ollama
Vue d'ensemble du cours et objectifs
Comprendre l'importance du déploiement local de l'IA
Comparaison avec les solutions d'IA basées sur le cloud
- Principes fondamentaux de DeepScaler
Vue d'ensemble de DeepScaler et de ses capacités
Introduction à DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B
Optimisation de DeepScaler pour le raisonnement mathématique, la génération de code et l'automatisation de l'IA
- Configuration de votre environnement de développement
Installation de DeepScaler et Ollama sur votre machine
Configuration des bibliothèques et dépendances nécessaires
Meilleures pratiques pour maintenir un environnement de développement efficace
- Construction de modèles d'IA avec DeepScaler
Comprendre l'architecture des modèles et leurs composants
Prétraitement des données et personnalisation des entrées
Entraînement et ajustement des modèles avec DeepScaler
- Techniques avancées avec DeepScaler
Renforcement des capacités de raisonnement mathématique
Amélioration de la qualité de génération de code
Techniques pour une automatisation de l'IA robuste
- Introduction à Ollama pour le déploiement local
Vue d'ensemble des fonctionnalités et avantages d'Ollama
Principales différences et avantages par rapport aux méthodes de déploiement traditionnelles
- Déploiement local de modèles d'IA avec Ollama
Emballage de votre modèle pour le déploiement
Test et validation des performances du modèle sur des systèmes locaux
Gestion et mise à jour des modèles déployés
- Études de cas et projets pratiques
Exemples réels d'applications utilisant DeepScaler et Ollama
Guides pas à pas de la création et du déploiement d'une application d'IA exemplaire
Projets de groupe pour renforcer l'apprentissage et la collaboration
- Dépannage et optimisation
Identifier et résoudre les problèmes de déploiement courants
Techniques d'optimisation des performances pour les applications d'IA locales
Assurer l'évolutivité et la fiabilité dans les environnements de production
- Tendances futures et prochaines étapes
Tendances émergentes dans l'IA open source et le déploiement local
Ressources d'apprentissage supplémentaires et sujets avancés
Opportunités de carrière et applications industrielles
- Conclusion du cours
Revue des concepts clés et compétences acquises
Présentations et feedback des projets finaux
Certification et prochaines étapes du parcours de développement en IA
