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Schulungsübersicht
Einführung in Ollama zur Bereitstellung von LLMs
- Überblick über die Funktionen von Ollama
- Vorteile der lokalen Bereitstellung von KI-Modellen
- Vergleich mit cloudbasierten Hosting-Lösungen für KI
Einrichtung der Bereitstellungsumgebung
- Installation von Ollama sowie notwendigen Abhängigkeiten
- Konfiguration von Hardware und GPU-Beschleunigung
- Dokumentierung von Ollama zur Erstellung skalierbarer Deployment-Umgebungen
Bereitstellung von LLMs mit Ollama
- Laden und Verwalten von KI-Modellen
- Bereitstellung von Llama 3, DeepSeek, Mistral sowie weiteren Modellen
- Erstellung von APIs und Endpunkten zur Nutzung der KI-Modelle
Optimierung der LLM-Leistung
- Feinabstimmung der Modelle zur Verbesserung ihrer Effizienz
- Verringerung der Verzögerungen und Steigerung der Reaktionsgeschwindigkeit
- Gewissenhafte Verwaltung von Speicher- und Ressourcenallokationen
Integration von Ollama in KI-Arbeitsabläufe
- Verknüpfung von Ollama mit Anwendungen und Diensten
- Automatisierung künstlich-intelligenter Prozesse
- Einsatz von Ollama in Edge-Computing-Umgebungen
Überwachung und Wartung
- Leistungsverfolgung sowie Fehlerbehebung bei Problemen
- Aktualisierung und Verwaltung von KI-Modellen
- Gewährleistung von Sicherheit und Compliance bei der KI-Bereitstellung
Skalierung von KI-Modell-Bereitstellungen
- Beste Praktiken zur Handhabung hoher Arbeitslasten
- Skalierbarkeit von Ollama für unternehmensweite Anwendungsfälle
- Zukünftige Entwicklungen im Bereich der lokalen KI-Modell-Bereitstellung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und KI-Modelle
- Vertrautheit mit Befehlszeilenschnittstellen und Skripting
- Verständnis von Bereitstellungsumgebungen – lokal, an der Edge oder in der Cloud
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die lokale sowie cloudbasierte KI-Systeme optimieren möchten
- ML-Experten, die LLMs bereitstellen und feinabstimmen müssen
- DevOps-Fachkräfte, die für die Integration von KI-Modellen verantwortlich sind
14 Stunden