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课程时长 21 小时
课程大纲
Ollama扩展简介
- Ollama的架构和扩展考虑因素
- 多用户部署中的常见瓶颈
- 基础设施就绪的最佳实践
资源分配与GPU优化
- 高效的CPU/GPU利用策略
- 内存和带宽考虑因素
- 容器级别的资源限制
使用容器和Kubernetes进行部署
- 使用Docker容器化Ollama
- 在Kubernetes集群中运行Ollama
- 负载均衡和服务发现
自动扩展和批处理
- 为Ollama设计自动扩展策略
- 用于吞吐量优化的批处理推理技术
- 延迟与吞吐量的权衡
延迟优化
- 分析推理性能
- 缓存策略和模型预热
- 减少I/O和通信开销
监控与可观测性
- 集成Prometheus获取指标
- 使用Grafana构建仪表板
- 针对Ollama基础设施的告警和事件响应
成本管理与扩展策略
- 成本感知的GPU分配
- 云与本地部署的考虑因素
- 可持续扩展的策略
总结与后续步骤
要求
- 具备Linux系统管理经验
- 理解容器化和编排
- 熟悉机器学习模型部署
目标受众
- DevOps工程师
- ML基础设施团队
- 站点可靠性工程师