コース概要

Ollamaのスケーリング入門

  • Ollamaのアーキテクチャとスケーリング上の考慮点
  • 多ユーザー展開における一般的なボトルネック
  • インフラ準備のベストプラクティス

リソース割り当てとGPU最適化

  • 効率的なCPU/GPU利用戦略
  • メモリと帯域の考慮点
  • コンテナレベルでのリソース制約

コンテナとKubernetesを使用したデプロイメント

  • Dockerを使用してOllamaをコンテナ化する
  • KubernetesクラスターでOllamaを実行する
  • ロードバランシングとサービスディスカバリ

オートスケーリングとバッチ処理

  • Ollamaのオートスケーリングポリシー設計
  • スループット最適化のためのバッチ推論技術
  • レイテンシとスループットのトレードオフ

レイテンシ最適化

  • 推論性能のプロファイリング
  • キャッシング戦略とモデルのウォームアップ
  • I/Oと通信オーバーヘッドの削減

監視と可観測性

  • Prometheusを使用したメトリクス統合
  • Grafanaでダッシュボード構築
  • Ollamaインフラのアラーティングとインシデント対応

コスト管理とスケーリング戦略

  • コストを考慮したGPU割り当て
  • クラウドとオンプレミスデプロイメントの検討点
  • 持続可能なスケーリング戦略

まとめと次へのステップ

要求

  • Linuxシステム管理の経験
  • コンテナ化とオーケストレーションの理解
  • 機械学習モデルデプロイメントの知識

対象者

  • DevOpsエンジニア
  • MLインフラチーム
  • サイト信頼性エンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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