Maîtriser DeepScaleR : Construisez et Déployez des Modèles d'IA avec Ollama

Aperçu

Mastering DeepScaler and Ollama is your gateway to building, fine-tuning, and deploying AI models locally without relying on expensive cloud APIs. This hands-on course will teach you how to harness the power of open-source AI to create intelligent applications that run on your own machine.

You will learn how to work with DeepScaler, a fine-tuned version of DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B, optimized for math reasoning, code generation, and AI automation, while Ollama enables seamless local AI model deployment for efficient and cost-effective AI applications. (AI)

Programme

• 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

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Enseigné par

Vivian Aranha

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Matières

Computer Science