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
 21 時間:

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