使用Ollama部署和優化LLM培訓
Ollama 提供了一種高效的方式,可在本地或生產環境中部署和運行大型語言模型(LLMs),並提供對性能、成本和安全的控制。
這是一個由講師指導的實時培訓(線上或現場),適合希望使用 Ollama 來部署、優化和整合 LLMs 的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 Ollama 設置和部署 LLMs。
- 優化 AI 模型的性能和效率。
- 利用 GPU 加速來提升推理速度。
- 將 Ollama 整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護 AI 模型的長期性能。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實作。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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
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- 對Ollama託管的模型進行系統化調試,並可靠地重現故障模式。
- 設計並執行具有定量和定性指標的穩健評估管道。
- 實施可觀察性(日誌、追踪、指標)以監控模型健康狀況和漂移。
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課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用Ollama部署進行動手實驗和調試練習。
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課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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- 在生產環境中部署自訂模型。
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- 開發能夠跨模態推理的多模態代理。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用真實多模態數據集進行實踐操作。
- 使用 Ollama 即時實驗室實現多模態管道。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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課程形式
- 互動式講座和討論。
- 包含安全部署模式的實踐實驗室。
- 以合規爲重點的案例研究和實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 實施內容過濾和偏見緩解策略。
- 設計用於AI對齊和可審計性的治理工作流程。
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課程形式
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 爲多用戶和分佈式工作負載配置 Ollama。
- 優化 GPU 和 CPU 資源分配。
- 實施自動擴展、批處理和延遲減少策略。
- 監控和優化基礎設施,以提高性能和成本效益。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 動手部署和擴展實驗。
- 在實際環境中進行優化練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 互動式講座和討論。
- 提示設計的實踐練習。
- 在即時實驗室環境中的實際應用。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。