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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