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Plan du cours

Introduction à Ollama pour le déploiement des LLM

  • Aperçu des capacités d'Ollama
  • Avantages du déploiement de modèles d'IA locaux
  • Comparaison avec les solutions d'hébergement d'IA basées sur le cloud

Configuration de l'environnement de déploiement

  • Installation d'Ollama et des dépendances requises
  • Configuration du matériel et de l'accélération GPU
  • Containerisation d'Ollama pour des déploiements évolutifs

Déploiement des LLM avec Ollama

  • Chargement et gestion des modèles d'IA
  • Déploiement de Llama 3, DeepSeek, Mistral et d'autres modèles
  • Création d'API et de points de terminaison pour l'accès aux modèles d'IA

Optimisation des performances des LLM

  • Ajustement fin des modèles pour l'efficacité
  • Réduction de la latence et amélioration des temps de réponse
  • Gestion de la mémoire et de l'allocation des ressources

Intégration d'Ollama dans les flux de travail d'IA

  • Connexion d'Ollama aux applications et services
  • Automatisation des processus basés sur l'IA
  • Utilisation d'Ollama dans les environnements de calcul en périphérie

Surveillance et maintenance

  • Suivi des performances et dépannage
  • Mise à jour et gestion des modèles d'IA
  • Garantie de la sécurité et de la conformité dans les déploiements d'IA

Mise à l'échelle des déploiements de modèles d'IA

  • Meilleures pratiques pour gérer les charges de travail élevées
  • Mise à l'échelle d'Ollama pour les cas d'utilisation en entreprise
  • Avancements futurs dans le déploiement de modèles d'IA locaux

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience de base avec l'apprentissage automatique et les modèles d'IA
  • Connaissance des interfaces en ligne de commande et du scriptage
  • Compréhension des environnements de déploiement (local, edge, cloud)

Public cible

  • Ingénieurs en IA optimisant les déploiements d'IA locaux et basés sur le cloud
  • Praticiens en apprentissage automatique déployant et affinant des LLM
  • Spécialistes DevOps gérant l'intégration des modèles d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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