Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do nasazování velkých jazykových modelů pomocí Ollama
- Přehled možností, které Ollama nabízí
- Výhody lokálního nasazení AI modelů
- Srovnání s cloudovými řešeními pro hostování AI modelů
Příprava nasazovacího prostředí
- Instalace Ollama a nezbytných závislostí
- Konfigurace hardwaru a akcelerace pomocí GPU
- Vytvoření kontejnerů Docker pro škálovatelné nasazení Ollamy
Nasazování velkých jazykových modelů s využitím Ollama
- Načítání a správa AI modelů
- Nasazení modelů Llama 3, DeepSeek, Mistral a dalších
- Vytváření rozhraní API pro přístup k AI modelům
Optimalizace výkonu velkých jazykových modelů
- Ladění modelů za účelem dosažení maximální efektivity
- Snižování latence a zkrácení doby odezvy systému
- Řízení využití paměti a ostatních zdrojů systému
Integrace Ollamy do pracovních postupů AI
- Připojení Ollamy k různým aplikacím a službám
- Automatizace procesů založených na umělé inteligenci
- Využití Ollamy v prostředích okrajového výpočtu (edge computing)
Sledování a údržba AI modelů
- Monitorování výkonnosti a odhalování problémů během jejich vzniku
- Aktualizace a správa jednotlivých AI modelů
- Zajištění bezpečnosti a souladu s předpisy při nasazování AI modelů
Škálování nasazení velkých jazykových modelů
- Doporučené postupy pro zvládání vysokého objemu požadavků
- Jak škálovat Ollamu pro firemní nasazení
- Budoucí směřování lokálního nasazování AI modelů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní zkušenosti s strojovým učením a AI modely
- Ovládání příkazového řádku a skriptování
- Přehled o nasazovacích prostředích (lokálně, na okraji sítě či v cloudu)
Cílová skupina
- Inženýři umělé inteligence optimalizující lokální i cloudové nasazení AI modulů
- Odborníci na strojové učení realizující nasazování a ladění velkých jazykových modelů
- Specialisté na DevOps spravující integraci AI modelů do systémů
14 Hodiny