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 a Ollama-be LLM bevezetéshez
- A Ollama képességeinek áttekintése
- A helyi AI-modell bevezetésének előnyei
- Összehasonlítás a felhő alapú AI hosting megoldásokkal
A telepítési környezet beállítása
- A Ollama telepítése és a szükséges függőségek
- Hardver konfigurálása és GPU gyorsítás
- Dockermódosítás Ollama méretezhető telepítésekhez
LLM-ek telepítése a Ollama segítségével
- AI modellek betöltése és kezelése
- Llama 3, DeepSeek, Mistral és más modellek telepítése
- API-k és végpontok létrehozása az AI-modell eléréséhez
Az LLM teljesítményének optimalizálása
- A modellek finomhangolása a hatékonyság érdekében
- A várakozási idő csökkentése és a válaszidő javítása
- A memória és az erőforrás-allokáció kezelése
A Ollama integrálása az AI munkafolyamataiba
- Csatlakozás Ollama alkalmazásokhoz és szolgáltatásokhoz
- AI-vezérelt folyamatok automatizálása
- A Ollama használata éles számítási környezetekben
Felügyelet és karbantartás
- A teljesítmény nyomon követése és a hibakeresési problémák
- AI modellek frissítése és kezelése
- A biztonság és a megfelelőség biztosítása az AI-telepítéseknél
Az AI-modell-telepítések skálázása
- A nagy munkaterhelések kezelésének legjobb gyakorlatai
- Méretezés Ollama vállalati felhasználási esetekre
- Jövőbeli előrelépések a helyi AI-modell bevezetésében
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Alapvető tapasztalat gépi tanulással és mesterséges intelligencia modellekkel
- A parancssori felületek és a szkriptek ismerete
- A telepítési környezetek megértése (helyi, szélső, felhő)
Közönség
- AI mérnökök, akik optimalizálják a helyi és felhőalapú AI-telepítéseket
- LLM-eket telepítő és finomhangoló ML-gyakorlók
- DevOps AI-modell-integrációt irányító szakemberek
14 Órák
