Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere la Ollama pentru implementarea LLM
- Prezentare generală a capacităților Ollama
- Avantajele implementării locale a modelului AI
- Comparație cu soluțiile de găzduire a AI bazate pe cloud
Configurarea mediului de desfășurare
- Instalarea Ollama și a dependențelor necesare
- Configurarea hardware-ului și a accelerației GPU
- Dockerizarea Ollama pentru implementări scalabile
Implementarea LLM-urilor cu Ollama
- Încărcarea și gestionarea modelelor AI
- Implementarea modelelor Llama 3, DeepSeek, Mistral și a altor modele
- Crearea API-urilor și a punctelor finale pentru accesul la modelele AI
Optimizarea performanței LLM
- 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 bazate pe IA
- Utilizarea Ollama în medii de calcul de margine
Monitorizare și întreținere
- Urmărirea performanței și depanarea problemelor
- Actualizarea și gestionarea modelelor AI
- Asigurarea securității și conformității în implementările AI
Scalarea implementărilor de modele AI
- Cele mai bune practici pentru gestionarea volumelor mari de lucru
- Scalarea Ollama pentru cazurile de utilizare în întreprinderi
- Progresele viitoare în implementarea locală a modelelor AI
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență de bază cu modele de învățare automată și inteligență artificială
- Familiaritate cu interfețele de linie de comandă și scripting
- Înțelegerea mediilor de implementare (local, periferic, cloud)
Audiență
- Inginerii AI care optimizează implementările AI locale și bazate pe cloud
- practicieni ML care implementează și ajustează LLM-uri
- Specialiști DevOps care gestionează integrarea modelelor AI
14 ore
