Schița de curs

Introducere în Ollama pentru Implementarea LLMs

  • Prezentare generală a capacităților Ollama
  • Avantajele implementării locale a modelelor de AI
  • Comparație cu soluțiile de găzduire a AI bazate pe cloud

Configurarea Mediului de Implementare

  • Instalarea Ollama și a dependențelor necesare
  • Configurarea hardware-ului și a accelerării GPU
  • Dockerizarea Ollama pentru implementări scalabile

Implementarea LLMs cu Ollama

  • Încărcarea și gestionarea modelelor de AI
  • Implementarea modelelor Llama 3, DeepSeek, Mistral și altele
  • Crearea de API-uri și puncte finale pentru accesul la modelele de AI

Optimizarea Performanței LLMs

  • Reglarea fină a modelelor pentru eficiență
  • Reducerea latenței și îmbunătățirea timpilor de răspuns
  • Gestionarea memoriei și alocarea resurselor

Integrarea Ollama în Fluxurile de Lucru AI

  • Conectarea Ollama la aplicații și servicii
  • Automatizarea proceselor conduse de AI
  • Utilizarea Ollama în medii de edge computing

Monitorizarea și Întreținerea

  • Urmărirea performanței și depanarea problemelor
  • Actualizarea și gestionarea modelelor de AI
  • Asigurarea securității și conformității în implementările de AI

Scalarea Implementărilor de Modele AI

  • Bune practici pentru gestionarea sarcinilor mari
  • Scalarea Ollama pentru cazuri de utilizare enterprise
  • Avansuri viitoare în implementarea locală a modelelor de AI

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Experiență de bază cu învățarea automată și modele de AI
  • Cunoaștere a interfețelor de linie de comandă și a scripturilor
  • Înțelegere a mediilor de implementare (local, edge, cloud)

Publicul țintă

  • Ingineri de AI care optimizează implementări de AI locale și bazate pe cloud
  • Practicieni de ML care implementează și ajustează LLMs
  • Specialiști DevOps care gestionează integrarea modelelor de AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite