Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Κυριαρχία ΤΝ και Τοπική Ανάπτυξη LLM
- Κίνδυνοι των LLM cloud: διατήρηση δεδομένων, εκπαίδευση σε εισόδους, ξένη δικαιοδοσία.
- Αρχιτεκτονική Ollama: διακομιστής μοντέλων, μητρώο και συμβατό API με το OpenAI.
- Σύγκριση με vLLM, llama.cpp και Text Generation Inference.
- Άδειες χρήσης μοντέλων: όροι Llama, Mistral, Qwen και Gemma.
Εγκατάσταση και Ρύθμιση Υλικού
- Εγκατάσταση του Ollama σε Linux με υποστήριξη CUDA και ROCm.
- Υποχώρηση σε λειτουργία μόνο CPU και βελτιστοποίηση AVX/AVX2.
- Ανάπτυξη Docker και αντιστοίχιση μόνιμων τόμων.
- Ρύθμιση πολλαπλών GPU και στρατηγικές κατανομής VRAM.
Διαχείριση Μοντέλων
- Ανάκτηση μοντέλων από το μητρώο Ollama: ollama pull llama3.
- Εισαγωγή μοντέλων GGUF από HuggingFace και TheBloke.
- Επίπεδα ποσοτικοποίησης: αντισταθμίσεις Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0.
- Εναλλαγή μοντέλων και όρια ταυτόχρονης φόρτωσης μοντέλων.
Προσαρμοσμένα Modelfiles
- Σύνταξη Modelfile: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Ρύθμιση θερμοκρασίας, top_p και repeat_penalty.
- Μηχανική προτροπών συστήματος για συμπεριφορά ανά ρόλο.
- Δημιουργία και δημοσίευση προσαρμοσμένων μοντέλων στο τοπικό μητρώο.
Ενσωμάτωση API
- Συμβατό σημείο πρόσβασης /v1/chat/completions του OpenAI.
- Αποκρίσεις ροής και λειτουργία JSON.
- Ενσωμάτωση με LangChain, LlamaIndex και προσαρμοσμένες εφαρμογές.
- Πιστοποίηση και περιορισμός ρυθμού με αντίστροφο διακομιστή μεσολάβησης.
Βελτιστοποίηση Απόδοσης
- Διαστασιολόγηση παραθύρου περιβάλλοντος και διαχείριση κρυφής μνήμης KV.
- Εξαγωγή συμπερασμάτων κατά παρτίδες και διαχείριση παράλληλων αιτημάτων.
- Κατανομή νημάτων CPU και επίγνωση NUMA.
- Παρακολούθηση χρήσης GPU και πίεσης μνήμης.
Ασφάλεια και Συμμόρφωση
- Απομόνωση δικτύου για σημεία πρόσβασης εξυπηρέτησης μοντέλων.
- Διοχετεύσεις φιλτραρίσματος εισόδου και μετριασμού εξόδου.
- Καταγραφή ελέγχου προτροπών και συμπληρώσεων.
- Προέλευση μοντέλου και επαλήθευση κατακερματισμού.
Απαιτήσεις
- Μεσαίου επιπέδου διαχείριση Linux και containers.
- Κατανόηση μηχανικής μάθησης και μοντέλων transformer σε υψηλό επίπεδο.
- Εξοικείωση με REST API και JSON.
Κοινό
- Μηχανικοί ΤΝ και προγραμματιστές που αντικαθιστούν τα API LLM του cloud.
- Οργανισμοί με ευαισθησία δεδομένων που αποτρέπει τη χρήση μοντέλων cloud.
- Κυβερνητικές και αμυντικές ομάδες που απαιτούν γλωσσικά μοντέλα απομονωμένα από δίκτυο.
14 Ώρες