문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 21 시간
코스 개요
Ollama 확장 소개
- Ollama의 아키텍처 및 확장 고려 사항
- 다중 사용자 배포 시 공통 병목 현상
- 인프라 준비를 위한 모범 사례
리소스 할당 및 GPU 최적화
- 효율적인 CPU/GPU 활용 전략
- 메모리 및 대역폭 고려 사항
- 컨테이너 수준 리소스 제약 사항
컨테이너 및 Kubernetes를 통한 배포
- Docker를 사용한 Ollama 컨테이너화
- Kubernetes 클러스터에서 Ollama 실행
- 로드 밸런싱 및 서비스 디스커버리
자동 스케일링 및 배치 처리
- Ollama를 위한 자동 스케일링 정책 설계
- 처리량 최적화를 위한 배치 추론 기법
- 지연 시간과 처리량의 트레이드오프
지연 시간 최적화
- 추론 성능 프로파일링
- 캐싱 전략 및 모델 웜업
- I/O 및 통신 오버헤드 감소
모니터링 및 가시성
- Prometheus를 이용한 지표 통합
- Grafana를 이용한 대시보드 구축
- Ollama 인프라를 위한 경보 및 장애 대응
비용 관리 및 확장 전략
- 비용 인식 기반 GPU 할당
- 클라우드 vs 온프레미스 배포 고려 사항
- 지속 가능한 확장을 위한 전략
요약 및 다음 단계
요건
- Linux 시스템 관리 경험
- 컨테이너화 및 오케스트레이션에 대한 이해
- 기계 학습 모델 배포에 대한 친숙함
대상 고객
- DevOps 엔지니어
- ML 인프라 팀
- 사이트 리야빌리티 엔지니어