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Struttura del corso
Introduzione a Ollama per l'implementazione LLM
- Panoramica delle capacità di Ollama
- Vantaggi dell'implementazione del modello di intelligenza artificiale locale
- Confronto con soluzioni di hosting AI basate su cloud
Impostazione dell'ambiente di distribuzione
- Installazione Ollama e dipendenze richieste
- Configurazione hardware e accelerazione GPU
- Dockerizing Ollama per distribuzioni scalabili
Distribuzione di LLM con Ollama
- Caricamento e gestione dei modelli AI
- Dispiegamento di Llama 3, DeepSeek, Mistral e altri modelli
- Creazione di API ed endpoint per l'accesso al modello AI
Ottimizzazione delle prestazioni LLM
- Modelli di messa a punto 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 AI
- Connessione Ollama ad applicazioni e servizi
- Automazione dei processi basati sull'intelligenza artificiale
- Utilizzo di Ollama in ambienti di edge computing
Monitoraggio e manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni e problemi di debug
- Aggiornamento e gestione dei modelli di intelligenza artificiale
- Garantire la sicurezza e la conformità nelle distribuzioni di intelligenza artificiale
Scalabilità delle distribuzioni dei modelli di intelligenza artificiale
- Le migliori pratiche per gestire carichi di lavoro elevati
- Scalabilità Ollama per casi d'uso aziendali
- Futuri progressi nell'implementazione del modello di intelligenza artificiale locale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza di base con modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale
- Familiarità con le interfacce della riga di comando e gli script
- Comprensione degli ambienti di distribuzione (locale, edge, cloud)
Pubblico
- Ingegneri di intelligenza artificiale che ottimizzano le distribuzioni di intelligenza artificiale locali e basate sul cloud
- Professionisti dell'apprendimento automatico che implementano e perfezionano gli LLM
- DevOps specialisti nella gestione dell'integrazione dei modelli di intelligenza artificiale
14 Ore