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课程大纲

Ollama用于LLM部署的简介

  • Ollama的功能概述
  • 本地AI模型部署的优势
  • 与基于云的AI托管解决方案的比较

设置部署环境

  • 安装Ollama及所需依赖
  • 配置硬件和GPU加速
  • 使用Docker容器化Ollama以实现可扩展部署

使用Ollama部署LLMs

  • 加载和管理AI模型
  • 部署Llama 3、DeepSeek、Mistral等模型
  • 创建API和端点以访问AI模型

优化LLM性能

  • 微调模型以提高效率
  • 减少延迟并提高响应速度
  • 管理内存和资源分配

将Ollama集成到AI工作流中

  • 将Ollama连接到应用和服务
  • 自动化AI驱动的流程
  • 在边缘计算环境中使用Ollama

监控和维护

  • 跟踪性能并调试问题
  • 更新和管理AI模型
  • 确保AI部署的安全性和合规性

扩展AI模型部署

  • 处理高工作负载的最佳实践
  • 为企业用例扩展Ollama
  • 本地AI模型部署的未来发展

总结与下一步

要求

  • 具备机器学习和AI模型的基本经验
  • 熟悉命令行界面和脚本编写
  • 了解部署环境(本地、边缘、云)

受众

  • 优化本地和云AI部署的AI工程师
  • 部署和微调LLMs的ML从业者
  • 管理AI模型集成的DevOps专家
 14 小时

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