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Schulungsübersicht
Einführung in Ollama für den LLM-Einsatz
- Überblick über die Fähigkeiten von Ollama
- Vorteile des lokalen Einsatzes von KI-Modellen
- Vergleich mit Cloud-basierten AI-Hosting-Lösungen
Einrichten der Bereitstellungsumgebung
- Installation von Ollama und der erforderlichen Abhängigkeiten
- Konfigurieren von Hardware und GPU-Beschleunigung
- Dockerizing Ollama für skalierbare Einsätze
Bereitstellen von LLMs mit Ollama
- Laden und Verwalten von KI-Modellen
- Einsatz von Llama 3, DeepSeek, Mistral und anderen Modellen
- Erstellen von APIs und Endpunkten für den Zugriff auf KI-Modelle
Optimieren der LLM-Leistung
- Feinabstimmung von Modellen für mehr Effizienz
- Verringerung der Latenz und Verbesserung der Antwortzeiten
- Verwaltung von Speicher und Ressourcenzuweisung
Integration von Ollama in KI-Arbeitsabläufe
- Verbindung von Ollama mit Anwendungen und Diensten
- Automatisieren von KI-gesteuerten Prozessen
- Verwendung von Ollama in Edge-Computing-Umgebungen
Überwachung und Wartung
- Verfolgung der Leistung und Behebung von Problemen
- Aktualisieren und Verwalten von KI-Modellen
- Gewährleistung von Sicherheit und Compliance bei KI-Einsätzen
Skalierung von KI-Modell-Einsätzen
- Bewährte Praktiken für den Umgang mit hohen Arbeitsbelastungen
- Skalierung Ollama für Anwendungsfälle in Unternehmen
- Zukünftige Fortschritte bei der lokalen Bereitstellung von KI-Modellen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Erfahrung mit maschinellem Lernen und KI-Modellen
- Vertrautheit mit Befehlszeilenschnittstellen und Skripting
- Verständnis von Bereitstellungsumgebungen (lokal, Edge, Cloud)
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die lokale und Cloud-basierte KI-Implementierungen optimieren
- ML-Praktiker, die LLMs einsetzen und feinabstimmen
- DevOps Spezialisten, die die Integration von KI-Modellen verwalten
14 Stunden