Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Ollama για την Ανάπτυξη LLM

  • Επισκόπηση των δυνατοτήτων του Ollama
  • Πλεονεκτήματα της τοπικής ανάπτυξης μοντέλων AI
  • Σύγκριση με cloud-based λύσεις φιλοξενίας AI

Ρύθμιση του Περιβάλλοντος Ανάπτυξης

  • Εγκατάσταση του Ollama και των απαιτούμενων εξαρτήσεων
  • Διαμόρφωση υλικού και επιτάχυνσης GPU
  • Δημιουργία Docker containers για το Ollama για κλιμακούμενες αναπτύξεις

Ανάπτυξη LLMs με το Ollama

  • Φόρτωση και διαχείριση μοντέλων AI
  • Ανάπτυξη των μοντέλων Llama 3, DeepSeek, Mistral και άλλων
  • Δημιουργία APIs και endpoints για πρόσβαση σε μοντέλα AI

Βελτιστοποίηση της Απόδοσης LLM

  • Μικρορύθμιση μοντέλων για αποδοτικότητα
  • Μείωση καθυστέρησης και βελτίωση χρόνων απόκρισης
  • Διαχείριση μνήμης και κατανομής πόρων

Ενσωμάτωση του Ollama σε Ροές Εργασίας AI

  • Σύνδεση του Ollama με εφαρμογές και υπηρεσίες
  • Αυτοματοποίηση διαδικασιών βασισμένων σε AI
  • Χρήση του Ollama σε περιβάλλοντα edge computing

Παρακολούθηση και Συντήρηση

  • Παρακολούθηση απόδοσης και εντοπισμός σφαλμάτων
  • Ενημέρωση και διαχείριση μοντέλων AI
  • Διασφάλιση ασφάλειας και συμμόρφωσης στις αναπτύξεις AI

Κλιμάκωση Αναπτύξεων Μοντέλων AI

  • Βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση υψηλών φόρτων εργασίας
  • Κλιμάκωση του Ollama για επιχειρηματικές περιπτώσεις χρήσης
  • Μελλοντικές εξελίξεις στην τοπική ανάπτυξη μοντέλων AI

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασική εμπειρία με μηχανική μάθηση και μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
  • Εξοικείωση με διεπαφές γραμμής εντολών και scripting.
  • Κατανόηση των περιβαλλόντων ανάπτυξης (τοπικά, edge, cloud).

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης που βελτιστοποιούν τοπικές και cloud-based αναπτύξεις AI.
  • Επαγγελματίες μηχανικής μάθησης που αναπτύσσουν και βελτιστοποιούν LLMs.
  • Ειδικοί DevOps που διαχειρίζονται την ενσωμάτωση μοντέλων AI.
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες