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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