Ollama擴展與基礎設施優化培訓
Ollama 是一個用於本地和大規模運行大型語言和多模態模型的平臺。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級工程師,旨在幫助他們擴展 Ollama 部署,以應對多用戶、高吞吐量和成本效益高的環境。
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。
課程簡介
Ollama擴展與基礎設施優化簡介
- Ollama的架構與擴展考量
- 多用戶部署中的常見瓶頸
- 基礎設施準備的最佳實踐
資源分配與GPU優化
- 高效的CPU/GPU利用策略
- 內存與帶寬的考量
- 容器級別的資源限制
容器與Kubernetes部署
- 使用Docker容器化Ollama
- 在Kubernetes集羣中運行Ollama
- 負載均衡與服務發現
自動擴展與批處理
- 爲Ollama設計自動擴展策略
- 用於吞吐量優化的批處理推理技術
- 延遲與吞吐量的權衡
延遲優化
- 推理性能分析
- 緩存策略與模型預熱
- 減少I/O與通信開銷
監控與可觀測性
- 集成Prometheus進行指標收集
- 使用Grafana構建儀表板
- Ollama基礎設施的告警與事件響應
成本管理與擴展策略
- 成本感知的GPU分配
- 雲與本地部署的考量
- 可持續擴展的策略
總結與下一步
最低要求
- 具備Linux系統管理經驗
- 瞭解容器化與編排技術
- 熟悉機器學習模型部署
受衆
- DevOps工程師
- ML基礎設施團隊
- 站點可靠性工程師
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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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- 優化AI模型以提升性能和效率。
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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。
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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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