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Struttura del corso
Introduzione a Ollama per la distribuzione dei LLM
- Panoramica delle funzionalità di Ollama.
- Vantaggi della distribuzione locale di modelli di intelligenza artificiale.
- Confronto con le soluzioni di hosting di intelligenza artificiale basate su cloud.
Configurazione dell'ambiente di distribuzione
- Installazione di Ollama e delle dipendenze richieste.
- Configurazione dell'hardware e dell'accelerazione GPU.
- Dockerizzazione di Ollama per distribuzioni scalabili.
Distribuzione dei LLM con Ollama
- Caricamento e gestione dei modelli di intelligenza artificiale.
- Distribuzione di Llama 3, DeepSeek, Mistral e altri modelli.
- Creazione di API ed endpoint per l'accesso ai modelli di intelligenza artificiale.
Ottimizzazione delle prestazioni dei LLM
- Fine-tuning dei modelli per l'efficienza.
- Riduzione della latenza e miglioramento dei tempi di risposta.
- Gestione della memoria e dell'allocazione delle risorse.
Integrazione di Ollama nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale
- Connessione di Ollama ad applicazioni e servizi.
- Automazione dei processi basati su intelligenza artificiale.
- Utilizzo di Ollama in ambienti di computing edge.
Monitoraggio e manutenzione
- Tracciamento delle prestazioni e risoluzione dei problemi.
- Aggiornamento e gestione dei modelli di intelligenza artificiale.
- Garantire sicurezza e conformità nelle distribuzioni di intelligenza artificiale.
Scalabilità delle distribuzioni di modelli di intelligenza artificiale
- Migliori pratiche per la gestione di carichi di lavoro elevati.
- Scalare Ollama per casi d'uso aziendali.
- Avvicinarsi futuro alle distribuzioni locali di modelli di intelligenza artificiale.
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza di base con machine learning e modelli di intelligenza artificiale.
- Confidenza con le interfacce a riga di comando e lo scripting.
- Comprensione degli ambienti di distribuzione (locale, edge, cloud).
Pubblico
- Ingegneri AI che ottimizzano le distribuzioni di intelligenza artificiale locali e basate su cloud.
- Praticanti di machine learning che distribuiscono e affino i LLM.
- Specialisti DevOps che gestiscono l'integrazione di modelli di intelligenza artificiale.
14 ore