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課程簡介
Ollama擴展與基礎設施優化簡介
- Ollama的架構與擴展考量
- 多用戶部署中的常見瓶頸
- 基礎設施準備的最佳實踐
資源分配與GPU優化
- 高效的CPU/GPU利用策略
- 內存與帶寬的考量
- 容器級別的資源限制
容器與Kubernetes部署
- 使用Docker容器化Ollama
- 在Kubernetes集羣中運行Ollama
- 負載均衡與服務發現
自動擴展與批處理
- 爲Ollama設計自動擴展策略
- 用於吞吐量優化的批處理推理技術
- 延遲與吞吐量的權衡
延遲優化
- 推理性能分析
- 緩存策略與模型預熱
- 減少I/O與通信開銷
監控與可觀測性
- 集成Prometheus進行指標收集
- 使用Grafana構建儀表板
- Ollama基礎設施的告警與事件響應
成本管理與擴展策略
- 成本感知的GPU分配
- 雲與本地部署的考量
- 可持續擴展的策略
總結與下一步
最低要求
- 具備Linux系統管理經驗
- 瞭解容器化與編排技術
- 熟悉機器學習模型部署
受衆
- DevOps工程師
- ML基礎設施團隊
- 站點可靠性工程師
21 時間: