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.
План на курса
Въведение в Ollama за внедряване на LLM
- Преглед на възможностите на Ollama.
- Предимства на внедряването на локален AI модел
- Сравнение с базирани на облак AI хостинг решения
Настройване на средата за разполагане
- Инсталиране на Ollama и необходимите зависимости
- Конфигуриране на хардуер и GPU ускорение
- Dockerизграждане Ollama за мащабируеми внедрявания
Внедряване на LLM с Ollama
- Зареждане и управление на AI модели
- Внедряване на Llama 3, DeepSeek, Mistral и други модели
- Създаване на API и крайни точки за достъп до AI модел
Оптимизиране на ефективността на LLM
- Модели за фина настройка за ефективност
- Намаляване на латентността и подобряване на времето за реакция
- Управление на паметта и разпределението на ресурсите
Интегриране на Ollama в работни потоци на AI
- Свързване Ollama към приложения и услуги
- Автоматизиране на процеси, управлявани от AI
- Използване на Ollama в крайни изчислителни среди
Мониторинг и поддръжка
- Проследяване на ефективността и проблеми с отстраняването на грешки
- Актуализиране и управление на AI модели
- Гарантиране на сигурност и съответствие при внедряването на AI
Мащабиране на внедрявания на AI модели
- Най-добри практики за справяне с високи натоварвания
- Мащабиране Ollama за корпоративни случаи на използване
- Бъдещи подобрения в внедряването на локален AI модел
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основен опит с машинно обучение и AI модели
- Познаване на интерфейсите на командния ред и скриптове
- Разбиране на среди за внедряване (локални, крайни, облачни)
Публика
- AI инженери, оптимизиращи локални и базирани на облак внедрявания на AI
- ML практици, внедряващи и фино настройващи LLM
- DevOps специалисти, управляващи интегрирането на AI модели
14 Часа