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.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Ollama dla wdrożenia LLM
- Przegląd możliwości Ollama
- Zalety lokalnego wdrażania modeli AI
- Porównanie z rozwiązaniami hostingowymi AI opartymi na chmurze
Konfiguracja środowiska wdrożeniowego
- Instalacja Ollama i wymaganych zależności
- Konfiguracja sprzętu i GPU akceleracji
- Dockerizowanie Ollama dla skalowalnych wdrożeń
Wdrażanie LLM z Ollama
- Ładowanie modeli AI i zarządzanie nimi
- Wdrażanie Llama 3, DeepSeek, Mistral i innych modeli
- Tworzenie interfejsów API i punktów końcowych dostępu do modeli AI
Optymalizacja wydajności LLM
- Dostrajanie modeli pod kątem wydajności
- Zmniejszanie opóźnień i poprawa czasów reakcji
- Zarządzanie pamięcią i alokacją zasobów
Integracja Ollama z przepływami pracy AI
- Łączenie Ollama z aplikacjami i usługami
- Automatyzacja procesów opartych na sztucznej inteligencji
- Korzystanie z Ollama w środowiskach przetwarzania brzegowego
Monitorowanie i konserwacja
- Śledzenie wydajności i debugowanie problemów
- Aktualizowanie modeli AI i zarządzanie nimi
- Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności we wdrożeniach AI
Skalowanie wdrożeń modeli AI
- Najlepsze praktyki w zakresie obsługi dużych obciążeń
- Skalowanie Ollama dla przypadków użycia w przedsiębiorstwie
- Przyszłe postępy w lokalnym wdrażaniu modeli AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe doświadczenie z uczeniem maszynowym i modelami AI
- Znajomość interfejsów wiersza poleceń i skryptów
- Zrozumienie środowisk wdrażania (lokalne, brzegowe, chmura)
Odbiorcy
- Inżynierowie AI optymalizujący lokalne i oparte na chmurze wdrożenia AI
- Praktycy ML wdrażający i dostrajający LLM
- Specjaliści DevOps zarządzający integracją modeli AI
14 godzin