Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till Ollama för LLM-distribution
- Översikt över Ollamas funktioner
- Fördelar med lokal AI-modelldistribution
- Jämförelse med molnbaserade AI-hostningslösningar
Ställa in distributionsmiljön
- Installera Ollama och nödvändiga beroenden
- Konfigurera hårdvara och GPU-acceleration
- Dockerisera Ollama för skalbara distributioner
Distribuera LLM med Ollama
- Ladda och hantera AI-modeller
- Distribuera Llama 3, DeepSeek, Mistral och andra modeller
- Skapa API:er och slutpunkter för tillgång till AI-modeller
Optimera LLM-prestanda
- Finjustera modeller för effektivitet
- Minska latens och förbättra svars tid
- Hantera minnes- och resursallokering
Integrera Ollama i AI-arbetsflöden
- Koppla Ollama till applikationer och tjänster
- Automatisera AI-drivna processer
- Använda Ollama i edge computing-miljöer
Övervakning och underhåll
- Följa prestanda och felsöka problem
- Uppdatera och hantera AI-modeller
- Säkerställa säkerhet och efterlevnad vid AI-distributioner
Skala AI-modelldistributioner
- Bästa praxis för hantering av höga arbetsbelastningar
- Skala Ollama för företagsanvändningsområden
- Främstande utvecklingar inom lokal AI-modelldistribution
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande erfarenhet av maskininlärning och AI-modeller
- Kunskap om kommandoradsgränssnitt och skriptning
- Insikt i distributionsmiljöer (lokal, kant, moln)
Målgrupp
- AI-ingenjörer som optimerar lokala och molnbaserade AI-distributioner
- ML-praktiker som distribuerar och finjusterar LLM
- DevOps-specialister som hanterar integration av AI-modeller
14 Timmar