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.
Kursplan
Introduktion till Ollama för LLM-distribution
- Översikt över Ollama:s funktioner
- Fördelar med lokal AI-modell-distribution
- Jämförelse med molnbaserade AI-hosterlösningar
Konfigurera distributionsmiljön
- Installera Ollama och nödvändiga beroenden
- Konfigurera hårdvara och GPU-acceleration
- Docker-anpassning av Ollama för skalbara distributioner
Distribuera LLM med Ollama
- Ladda och hantera AI-modeller
- Distribuera Llama 3, DeepSeek, Mistral och andra modeller
- Skapa API:er och slutpunkter för AI-modelltillgång
Optimera LLM-prestanda
- Finjustera modeller för effektivitet
- Minska latens och förbättra svarstider
- Hantera minne och resurstilldelning
Integrera Ollama i AI-arbetsflöden
- Anslut Ollama till applikationer och tjänster
- Automatisera AI-drivna processer
- Använda Ollama i edge computing-miljöer
Övervakning och underhåll
- Spåra prestanda och felsöka problem
- Uppdatera och hantera AI-modeller
- Säkerställa säkerhet och efterlevnad i AI-distributioner
Skalning av AI-modell-distributioner
- Bästa praxis för att hantera höga arbetsbelastningar
- Skala Ollama för företagsanvändning
- Framtida framsteg inom lokal AI-modell-distribution
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande erfarenhet av maskininlärning och AI-modeller
- Förtrogenhet med kommandoradsgränssnitt och skriptning
- Förståelse för distributionsmiljöer (lokal, edge, moln)
Målgrupp
- AI-ingenjörer som optimerar lokala och molnbaserade AI-distributioner
- ML-praktiker som distribuerar och finjusterar LLM:er
- DevOps-specialister som hanterar integrering av AI-modeller
14 timmar
