Bądźmy w kontakcie

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 przyspieszenia GPU
  • Dockerizacja Ollama dla skalowalnych wdrożeń

Wdrażanie LLM za pomocą 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 konserwacja

  • Śledzenie wydajności i debugowanie problemów
  • Aktualizowanie i zarządzanie modelami AI
  • Zapewnianie bezpieczeństwa i zgodności w 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 skryptowania
  • 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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie