Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
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