Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Ollama használatába LLM üzembe helyezéshez
- Az Ollama képességeinek áttekintése
- A helyi AI modell üzembe helyezés előnyei
- Összehasonlítás felhőalapú AI hosztolási megoldásokkal
Az üzembe helyezési környezet beállítása
- Az Ollama és szükséges függőségek telepítése
- Hardver és GPU gyorsítás konfigurálása
- Az Ollama Dockerizálása skálázható üzembe helyezésekhez
LLM-ek üzembe helyezése Ollama segítségével
- AI modellek betöltése és kezelése
- Llama 3, DeepSeek, Mistral és más modellek üzembe helyezése
- API-k és végpontok létrehozása AI modell eléréshez
LLM teljesítményének optimalizálása
- Modellek finomhangolása a hatékonyság érdekében
- Késleltetés csökkentése és válaszidők javítása
- Memória és erőforrás allokáció kezelése
Az Ollama integrálása AI munkafolyamatokba
- Az Ollama csatlakoztatása alkalmazásokhoz és szolgáltatásokhoz
- AI által hajtott folyamatok automatizálása
- Az Ollama használata edge computing környezetekben
Monitorozás és karbantartás
- Teljesítmény nyomon követése és hibakeresés
- AI modellek frissítése és kezelése
- Biztonság és megfelelőség biztosítása AI üzembe helyezésekben
AI modell üzembe helyezések skálázása
- Ajánlott eljárások magas terhelés kezeléséhez
- Az Ollama skálázása vállalati használati esetekhez
- Jövőbeli fejlesztések a helyi AI modell üzembe helyezés területén
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető tapasztalat gépi tanulással és AI modellekkel
- Ismeret a parancssori felületek és szkriptelés területén
- Érdeklődés az üzembe helyezési környezetek iránt (helyi, edge, felhő)
Célközönség
- AI mérnökök, akik helyi és felhőalapú AI üzembe helyezéseket optimalizálnak
- ML gyakorlók, akik LLM-eket helyeznek üzembe és finomhangolnak
- DevOps szakemberek, akik AI modell integrációt kezelnek
14 Órák
