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課程簡介
Ollama 大型語言模型部署入門
- Ollama 功能概述
- 本地 AI 模型部署的優勢
- 與雲端 AI 託管解決方案的比較
部署環境設置
- 安裝 Ollama 及所需依賴項
- 配置硬體與 GPU 加速
- Docker 化 Ollama 以實現可擴展部署
使用 Ollama 部署大型語言模型
- 載入與管理 AI 模型
- 部署 Llama 3、DeepSeek、Mistral 及其他模型
- 創建 API 與端點以存取 AI 模型
優化大型語言模型性能
- 微調模型以提高效率
- 降低延遲並改善回應時間
- 管理記憶體與資源分配
將 Ollama 整合至 AI 工作流程
- 將 Ollama 連接至應用程式與服務
- 自動化 AI 驅動的流程
- 在邊緣運算環境中使用 Ollama
監控與維護
- 追蹤性能並除錯問題
- 更新與管理 AI 模型
- 確保 AI 部署的安全性與合規性
擴展 AI 模型部署
- 處理高工作負載的最佳實踐
- 為企業用例擴展 Ollama
- 本地 AI 模型部署的未來發展
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習和人工智慧模型的基本經驗
- 熟悉命令列介面和腳本編寫
- 了解部署環境(本地、邊緣、雲端)
目標受眾
- 最佳化本地和雲端人工智慧部署的AI工程師
- 部署和微調大型語言模型(LLM)的機器學習從業者
- DevOps 管理人工智慧模型整合的專業人員
14 時間: