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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