Course Outline

Εισαγωγή στο Ollama για την ανάπτυξη LLM

  • Επισκόπηση των δυνατοτήτων του Ollama
  • Πλεονεκτήματα της τοπικής ανάπτυξης μοντέλων AI
  • Σύγκριση με λύσεις φιλοξενίας AI που βασίζονται σε σύννεφο

Ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης

  • Εγκατάσταση Ollama και απαιτούμενες εξαρτήσεις
  • Διαμόρφωση υλικού και GPU επιτάχυνση
  • Dockerεξεργασία Ollama για επεκτάσιμες αναπτύξεις

Ανάπτυξη LLM με Ollama

  • Φόρτωση και διαχείριση μοντέλων AI
  • Ανάπτυξη μοντέλων Llama 3, DeepSeek, Mistral και άλλων
  • Δημιουργία API και τελικών σημείων για πρόσβαση μοντέλου AI

Βελτιστοποίηση της απόδοσης LLM

  • Μοντέλα μικρορύθμισης για αποτελεσματικότητα
  • Μείωση της καθυστέρησης και βελτίωση των χρόνων απόκρισης
  • Διαχείριση μνήμης και κατανομής πόρων

Ενσωμάτωση του Ollama στις ροές εργασίας AI

  • Σύνδεση του Ollama σε εφαρμογές και υπηρεσίες
  • Αυτοματοποίηση διαδικασιών που βασίζονται σε AI
  • Χρήση του Ollama σε περιβάλλοντα υπολογιστών αιχμής

Παρακολούθηση και Συντήρηση

  • Παρακολούθηση ζητημάτων απόδοσης και εντοπισμού σφαλμάτων
  • Ενημέρωση και διαχείριση μοντέλων AI
  • Διασφάλιση ασφάλειας και συμμόρφωσης στις αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης

Κλιμάκωση αναπτύξεων μοντέλων AI

  • Βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση μεγάλου φόρτου εργασίας
  • Κλιμάκωση Ollama για περιπτώσεις εταιρικής χρήσης
  • Μελλοντικές εξελίξεις στην ανάπτυξη τοπικών μοντέλων AI

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική εμπειρία με μοντέλα μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης
  • Εξοικείωση με τις διεπαφές γραμμής εντολών και το σενάριο
  • Κατανόηση των περιβαλλόντων ανάπτυξης (τοπικό, edge, cloud)

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης που βελτιστοποιούν τοπικές και βασισμένες σε cloud αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης
  • Επαγγελματίες ML που αναπτύσσουν και τελειοποιούν τα LLM
  • DevOps ειδικοί που διαχειρίζονται την ενοποίηση μοντέλων AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories