感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程時長 14 時間:
課程簡介
Ollama 用於 LLM 部署的簡介
- Ollama 功能概覽
- 本地 AI 模型部署的優勢
- 與雲端 AI 託管方案的比較
設置部署環境
- 安裝 Ollama 及必要依賴項
- 配置硬體和 GPU 加速
- 將 Ollama Docker 化以實現可擴展部署
使用 Ollama 部署 LLM
- 加載和管理 AI 模型
- 部署 Llama 3、DeepSeek、Mistral 及其他模型
- 為 AI 模型訪問創建 API 和端點
優化 LLM 效能
- 微調模型以提高效率
- 降低延遲並提升響應速度
- 管理記憶體和資源分配
將 Ollama 整合至 AI 工作流程
- 將 Ollama 連接至應用程序和服務
- 自動化 AI 驅動的流程
- 在邊緣計算環境中使用 Ollama
監控與維護
- 追蹤效能並調試問題
- 更新和管理 AI 模型
- 確保 AI 部署的安全性與合規性
擴展 AI 模型部署
- 處理高負載的最佳實踐
- 為企業用例擴展 Ollama
- 本地 AI 模型部署的未來進展
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習和 AI 模型的基礎經驗
- 熟悉命令行界面和腳本編程
- 理解部署環境(本地、邊緣、雲端)
受眾
- 優化本地及雲端 AI 部署的 AI 工程師
- 部署和微調 LLM 的機器學習從業者
- 管理 AI 模型整合的 DevOps 專家