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Plan du cours

Introduction à Ollama pour le déploiement des LLM

  • Vue d'ensemble des capacités d'Ollama.
  • Avantages du déploiement local de modèles d'IA.
  • 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.
  • Conteneurisation d'Ollama pour des déploiements évolutifs.

Déploiement des LLM avec Ollama

  • Chargement et gestion des modèles d'IA.
  • Déploiement des modèles Llama 3, DeepSeek, Mistral et autres.
  • 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 workflows d'IA

  • Connexion d'Ollama aux applications et services.
  • Automatisation des processus alimentés par l'IA.
  • Utilisation d'Ollama dans les environnements de calcul edge.

Surveillance et maintenance

  • Suivi des performances et débogage des problèmes.
  • 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 des charges de travail élevées.
  • Mise à l'échelle d'Ollama pour les cas d'utilisation d'entreprise.
  • Évolutions futures du 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).

Audience cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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