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Schulungsübersicht
Einführung in Ollama für die LLM-Bereitstellung
- Übersicht der Fähigkeiten von Ollama
- Vorteile der lokalen Bereitstellung von KI-Modellen
- Vergleich mit cloudbasierten KI-Hosting-Lösungen
Einrichten der Bereitstellungs_umgebung_
- Installation von Ollama und erforderlichen Abhängigkeiten
- Konfiguration von Hardware und GPU-Beschleunigung
- Dockerisierung von Ollama für skalierbare Bereitstellungen
Bereitstellung von LLMs mit Ollama
- Laden und Verwalten von KI-Modellen
- Bereitstellung von Llama 3, DeepSeek, Mistral und anderen Modellen
- Erstellen von APIs und Endpunkten für den Zugriff auf KI-Modelle
Optimierung der LLM-Leistung
- Feinabstimmung von Modellen für Effizienz
- Reduzierung der Latenz und Verbesserung der Antwortzeiten
- Verwaltung von Speicher und Ressourcenzuweisung
Integration von Ollama in KI-Workflows
- Verbindung von Ollama mit Anwendungen und Diensten
- Automatisierung von KI-gesteuerten Prozessen
- Nutzung von Ollama in Edge-Computing-Umgebungen
Überwachung und Wartung
- Verfolgung der Leistung und Fehlerbehebung bei Problemen
- Aktualisierung und Verwaltung von KI-Modellen
- Sicherstellung von Sicherheit und Compliance bei KI-Bereitstellungen
Skalierung von KI-Modellbereitstellungen
- Bewährte Praktiken für den Umgang mit hohen Arbeitslasten
- Skalierung von Ollama für Unternehmensanwendungsfälle
- Zukünftige Entwicklungen in der lokalen Bereitstellung von KI-Modellen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Basiserfahrung mit maschinellem Lernen und KI-Modellen
- Vertrautheit mit Befehlszeilenoberflächen (CLI) und Scripting
- Verständnis von Bereitstellungs_umgebungen_ (lokal, Edge, Cloud)
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die lokale und cloudbasierte KI-Bereitstellungen optimieren
- ML-Praktiker, die LLMs bereitstellen und feinabstimmen
- DevOps-Spezialisten, die die Integration von KI-Modellen verwalten
14 Stunden