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コース概要

OllamaによるLLMデプロイメントの概要

  • Ollamaの機能の概要
  • ローカルAIモデルデプロイメントの利点
  • クラウドベースのAIホスティングソリューションとの比較

デプロイメント環境のセットアップ

  • Ollamaと必要な依存関係のインストール
  • ハードウェアとGPUアクセラレーションの設定
  • スケーラブルなデプロイメントのためのDocker化

Ollamaを用いたLLMのデプロイ

  • AIモデルのロードと管理
  • Llama 3、DeepSeek、Mistralなどのモデルのデプロイ
  • AIモデルへのアクセス用のAPIとエンドポイントの作成

LLMパフォーマンスの最適化

  • 効率性のためのモデルのファインチューニング
  • レイテンシの低減とレスポンス時間の改善
  • メモリとリソースアロケーションの管理

AIワークフローへのOllamaの統合

  • アプリケーションやサービスへのOllamaの接続
  • AI駆動型プロセスの自動化
  • エッジコンピューティング環境でのOllamaの使用

モニタリングとメンテナンス

  • パフォーマンスの追跡とデバッグ
  • AIモデルの更新と管理
  • AIデプロイメントにおけるセキュリティとコンプライアンスの確保

AIモデルデプロイメントのスケーリング

  • 高負荷処理のベストプラクティス
  • エンタープライズ用途に向けたOllamaのスケーリング
  • ローカルAIモデルデプロイメントの将来の進展

まとめと次のステップ

要求

  • 機械学習とAIモデルに関する基本的な経験
  • コマンドラインインターフェースとスクリプティングに関する基礎知識
  • デプロイメント環境(ローカル、エッジ、クラウド)の理解

対象者

  • ローカルおよびクラウドベースのAIデプロイメントを最適化するAIエンジニア
  • LLMのデプロイメントとファインチューニングを行うMLプラクティショナー
  • AIモデルの統合を管理するDevOpsスペシャリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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