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 wdrażania LLM
- Przegląd możliwości Ollama
- Zalety lokalnego wdrażania modeli AI
- Porównanie z chmurowymi rozwiązaniami hostingu AI
Konfiguracja środowiska wdrażania
- Instalacja Ollama i wymaganych zależności
- Konfiguracja sprzętu i akceleracji GPU
- Dockerowanie Ollama dla skalowalnych wdrożeń
Wdrażanie LLM z użyciem Ollama
- Ładowanie i zarządzanie modelami AI
- Wdrażanie modeli Llama 3, DeepSeek, Mistral i innych
- Tworzenie API i punktów końcowych dla dostępu do modeli AI
Optymalizacja wydajności LLM
- Dostrajanie modeli pod kątem efektywności
- Redukcja opóźnień i poprawa czasów odpowiedzi
- Zarządzanie pamięcią i alokacją zasobów
Integracja Ollama z przepływami pracy AI
- Łączenie Ollama z aplikacjami i usługami
- Automatyzacja procesów opartych na AI
- Wykorzystanie Ollama w środowiskach edge computing
Monitorowanie i utrzymanie
- Śledzenie wydajności i rozwiązywanie problemów
- Aktualizacja i zarządzanie modelami AI
- Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności we wdrożeniach AI
Skalowanie wdrożeń modeli AI
- Najlepsze praktyki w zakresie obsługi dużych obciążeń
- Skalowanie Ollama dla przypadków użycia w przedsiębiorstwach
- Przyszłe postępy w lokalnym wdrażaniu modeli AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe doświadczenie w uczeniu maszynowym i modelach AI
- Znajomość interfejsów wiersza poleceń i skryptów
- Zrozumienie środowisk wdrażania (lokalne, edge, chmura)
Odbiorcy
- Inżynierowie AI optymalizujący lokalne i chmurowe wdrożenia AI
- Praktycy ML wdrażający i dostrajający LLM
- Specjaliści DevOps zarządzający integracją modeli AI
14 godzin