Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Ollama за внедряване на големи езикови модели
- Преглед на възможностите на Ollama
- Предимства на локалното внедряване на AI модели
- Сравнение с облачни решения за хостване на AI
Настройка на средата за внедряване
- Инсталиране на Ollama и необходимите зависимости
- Конфигуриране на хардуер и GPU ускорение
- Контейнеризиране на Ollama с Docker за мащабируеми внедрявания
Внедряване на големи езикови модели с Ollama
- Зареждане и управление на AI модели
- Внедряване на Llama 3, DeepSeek, Mistral и други модели
- Създаване на API-та и крайни точки за достъп до AI модели
Оптимизиране на производителността на големите езикови модели
- Донастройване на модели за ефективност
- Намаляване на забавянето и подобряване на времената за отговор
- Управление на паметта и разпределението на ресурси
Интегриране на Ollama в AI работни процеси
- Свързване на Ollama с приложения и услуги
- Автоматизиране на процеси, задвижвани от AI
- Използване на Ollama в гранични изчислителни среди
Наблюдение и поддръжка
- Проследяване на производителността и отстраняване на проблеми
- Актуализиране и управление на AI модели
- Осигуряване на сигурност и съответствие при AI внедрявания
Мащабиране на внедряванията на AI модели
- Най-добри практики за справяне с високи натоварвания
- Мащабиране на Ollama за корпоративни случаи на употреба
- Бъдещи напредъци в локалното внедряване на AI модели
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Базов опит с машинно обучение и AI модели
- Познаване на интерфейси с команден ред и скриптове
- Разбиране на среди за внедряване (локални, гранични, облачни)
Аудитория
- AI инженери, оптимизиращи локални и облачни AI внедрявания
- ML специалисти, внедряващи и донастройващи големи езикови модели
- DevOps специалисти, управляващи интегрирането на AI модели
14 Часа