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 Ollama pro nasazení LLM
- Přehled schopností Ollama
- Výhody místního nasazení modelu AI
- Srovnání s cloudovými hostingovými řešeními AI
Nastavení prostředí nasazení
- Instalace Ollama a požadované závislosti
- Konfigurace hardwaru a GPU akcelerace
- Dockerzměna Ollama pro škálovatelná nasazení
Nasazení LLM pomocí Ollama
- Načítání a správa modelů AI
- Nasazení Llama 3, DeepSeek, Mistral a dalších modelů
- Vytváření rozhraní API a koncových bodů pro přístup k modelu AI
Optimalizace výkonu LLM
- Jemné doladění modelů pro efektivitu
- Snížení latence a zlepšení doby odezvy
- Správa paměti a alokace zdrojů
Integrace Ollama do pracovních postupů AI
- Připojování Ollama k aplikacím a službám
- Automatizace procesů řízených umělou inteligencí
- Použití Ollama v prostředí edge computingu
Monitorování a údržba
- Sledování výkonu a problémů s laděním
- Aktualizace a správa modelů umělé inteligence
- Zajištění bezpečnosti a souladu v nasazení AI
Škálování nasazení modelu AI
- Osvědčené postupy pro zvládání vysokého pracovního zatížení
- Škálování Ollama pro případy podnikového použití
- Budoucí pokrok v nasazení místních modelů AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní zkušenosti se strojovým učením a modely AI
- Znalost rozhraní příkazového řádku a skriptování
- Pochopení prostředí nasazení (lokální, okrajové, cloudové)
Publikum
- Inženýři AI optimalizující místní nasazení a nasazení AI na cloudu
- Praktici ML zavádějící a dolaďující LLM
- DevOps specialisté spravující integraci modelů AI
14 hodiny