Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
