コース概要

Ollamaを使用したLLM展開の概要

  • Ollamaの機能の概要
  • ローカルAIモデル展開の利点
  • 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

展開環境の設定

  • 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構成
  • Dockerを使用したOllamaのスケーラブルな展開

Ollamaを使用したLLMの展開

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

LLMパフォーマンスの最適化

  • 効率性のためにモデルを微調整する。
  • 遅延を削減し、応答時間を改善する。
  • メモリとリソース割り当ての管理。

OllamaのAIワークフローへの統合

  • Ollamaをアプリケーションとサービスに接続する。
  • AI駆動プロセスの自動化。
  • エッジコンピューティング環境でのOllamaの使用。

監視とメンテナンス

  • パフォーマンスの追跡と問題のデバッグ。
  • AIモデルの更新と管理。
  • AI展開におけるセキュリティとコンプライアンスの確保。

AIモデル展開のスケーリング

  • 高負荷を処理するためのベストプラクティス。
  • エンタープライズユースケース向けにOllamaのスケーリング。
  • ローカルAIモデル展開の未来の進歩。

まとめと次ステップ

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トの使用に慣れ親しんでいること。
  • 展開環境(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展開を最適化するAIエンジニア。
  • LLMを展開および微調整するML実践家。
  • AIモデル統合を管理するDevOpsスペシャリスト。
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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