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 Τεχνητής Νοημοσύνης και Τοπική Ανάπτυξη LLM
- Κίνδυνοι των cloud LLM: διατήρηση δεδομένων, εκπαίδευση σε εισόδους, ξένη δικαιοδοσία.
- Αρχιτεκτονική Ollama: εξυπηρετητής μοντέλων, μητρώο και συμβατό με OpenAI API.
- Σύγκριση με vLLM, llama.cpp και Text Generation Inference.
- Αδειοδότηση μοντέλων: όροι Llama, Mistral, Qwen και Gemma.
Εγκατάσταση και Ρύθμιση Υλικού
- Εγκατάσταση Ollama σε Linux με υποστήριξη CUDA και ROCm.
- Εφεδρική λειτουργία μόνο με CPU και βελτιστοποίηση AVX/AVX2.
- Ανάπτυξη Docker και αντιστοίχιση μόνιμου τόμου.
- Ρύθμιση πολλαπλών GPU και στρατηγικές κατανομής VRAM.
Διαχείριση Μοντέλων
- Λήψη μοντέλων από το μητρώο Ollama: ollama pull llama3.
- Εισαγωγή μοντέλων GGUF από HuggingFace και TheBloke.
- Επίπεδα κβαντοποίησης: συμβιβασμοί Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0.
- Εναλλαγή μοντέλων και όρια ταυτόχρονης φόρτωσης μοντέλων.
Προσαρμοσμένα Modelfiles
- Σύνταξη Modelfile: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Ρύθμιση Temperature, top_p και repeat_penalty.
- Μηχανική προτροπών συστήματος για συμπεριφορά συγκεκριμένου ρόλου.
- Δημιουργία και δημοσίευση προσαρμοσμένων μοντέλων στο τοπικό μητρώο.
Ενσωμάτωση API
- Συμβατό με OpenAI endpoint /v1/chat/completions.
- Αποκρίσεις ροής και λειτουργία JSON.
- Ενσωμάτωση με LangChain, LlamaIndex και προσαρμοσμένες εφαρμογές.
- Αυθεντικοποίηση και περιορισμός ρυθμού με αντίστροφο διακομιστή μεσολάβησης.
Βελτιστοποίηση Απόδοσης
- Διαστασιολόγηση παραθύρου περιβάλλοντος και διαχείριση προσωρινής μνήμης KV.
- Ομαδική εξαγωγή συμπερασμάτων και διαχείριση παράλληλων αιτημάτων.
- Κατανομή νημάτων CPU και επίγνωση NUMA.
- Παρακολούθηση χρήσης GPU και πίεσης μνήμης.
Ασφάλεια και Συμμόρφωση
- Απομόνωση δικτύου για endpoints εξυπηρέτησης μοντέλων.
- Διοχετεύσεις φιλτραρίσματος εισόδου και εποπτείας εξόδου.
- Καταγραφή ελέγχου προτροπών και ολοκληρώσεων.
- Προέλευση μοντέλου και επαλήθευση κατακερματισμού.
Απαιτήσεις
- Γνώση διαχείρισης Linux και containers μεσαίου επιπέδου.
- Κατανόηση μηχανικής μάθησης και μοντέλων μετασχηματιστών σε υψηλό επίπεδο.
- Εξοικείωση με REST API και JSON.
Κοινό-Στόχος
- Μηχανικοί Τεχνητής Νοημοσύνης και προγραμματιστές που αντικαθιστούν τα cloud API LLM.
- Οργανισμοί με ευαισθησία δεδομένων που αποτρέπει τη χρήση μοντέλων cloud.
- Κυβερνητικές και αμυντικές ομάδες που απαιτούν απομονωμένα γλωσσικά μοντέλα.
14 Ώρες