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Struttura del corso
Introduzione all’utilizzo di Ollama per la distribuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni
- Panoramica delle capacità offerte da Ollama
- I vantaggi della distribuzione locale dei modelli AI
- Confronto con le soluzioni di hosting cloud per l’intelligenza artificiale
Configurazione dell’ambiente di distribuzione
- Installazione di Ollama e delle dipendenze necessarie
- Configurazione dell’hardware nonché dell’accelerazione GPU
- Creazione di container Docker per facilitare la distribuzione scalabile di Ollama
Distribuzione dei modelli linguistici con Ollama
- Caricamento e gestione dei modelli AI
- Distribuzione dei modelli Llama 3, DeepSeek, Mistral e altri
- Creazione di API ed endpoint per consentire l’accesso ai modelli AI
Ottimizzazione delle prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- Perfezionamento dei modelli al fine di massimizzarne l’efficienza
- Riduzione della latenza e miglioramento dei tempi di risposta
- Gestione ottimale della memoria e delle risorse sistematiche
Integrazione di Ollama nei flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale
- Collegamento di Ollama ad applicazioni e servizi vari
- Automatizzazione dei processi trainati dall’AI
- Utilizzo di Ollama in ambienti di computing edge
Monitoraggio e manutenzione dei modelli AI
- Tracciamento delle prestazioni e individuazione tempestiva di eventuali problemi
- Aggiornamento e gestione continua dei modelli AI
- Mantenimento della sicurezza e del rispetto delle normative nelle distribuzioni AI
Scalabilità delle distribuzioni di modelli linguistici di grandi dimensioni
- Procedure consigliate per gestire carichi di lavoro elevati
- Adattamento e scaling di Ollama in contesti aziendali complessi
- Tendenze evolutive relative alla distribuzione locale dei modelli AI
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base relative al machine learning e ai modelli AI
- Familiarità con le interfacce a riga di comando e lo scripting
- Comprensione degli ambienti di distribuzione (locale, edge, cloud)
Destinatari del corso
- Ingegneri AI impegnati nell’ottimizzazione di soluzioni AI sia locali che basate sul cloud
- Specialisti ML addetti alla distribuzione e al perfezionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- Specialisti DevOps responsabili dell’integrazione dei modelli AI nei sistemi IT
14 ore