Course Outline

LLM 배포를 위한 Ollama 소개

  • Ollama의 기능 개요
  • 로컬 AI 모델 배포의 장점
  • 클라우드 기반 AI 호스팅 솔루션과의 비교

배포 환경 설정

  • Ollama 및 필수 종속성 설치
  • 하드웨어 및 GPU 가속 구성
  • Docker 확장 가능한 배포를 위한 Ollama 크기 조정

Ollama를 사용하여 LLM 배포

  • AI 모델 로딩 및 관리
  • Llama 3, DeepSeek, Mistral 및 기타 모델 배포
  • AI 모델 액세스를 위한 API 및 엔드포인트 생성

LLM 성능 최적화

  • 효율성을 위한 모델 미세 조정
  • 대기 시간 단축 및 응답 시간 개선
  • 메모리 및 리소스 할당 관리

Ollama를 AI 워크플로에 통합

  • Ollama 애플리케이션 및 서비스에 연결
  • AI 기반 프로세스 자동화
  • 엣지 컴퓨팅 환경에서 Ollama 사용

모니터링 및 유지 관리

  • 성능 추적 및 디버깅 문제
  • AI 모델 업데이트 및 관리
  • AI 배포에서 보안 및 규정 준수 보장

AI 모델 배포 확장

  • 높은 작업 부하 처리를 위한 모범 사례
  • 기업 사용 사례를 위한 확장Ollama
  • 로컬 AI 모델 배포의 미래 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝 및 AI 모델에 대한 기본 경험
  • 명령줄 인터페이스 및 스크립팅에 대한 지식
  • 배포 환경(로컬, 엣지, 클라우드)에 대한 이해

청중

  • 로컬 및 클라우드 기반 AI 배포를 최적화하는 AI 엔지니어
  • LLM을 배포하고 미세 조정하는 ML 실무자
  • DevOps AI 모델 통합을 관리하는 전문가
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories