Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 21 ore
Schița de curs
Introducere în scalarea Ollama
- Arhitectura Ollama și considerații de scalare
- Blocaje comune în implementările multi-utilizator
- Bune practici pentru pregătirea infrastructurii
Alocarea resurselor și optimizarea GPU
- Strategii eficiente de utilizare CPU/GPU
- Considerații privind memoria și lățimea de bandă
- Constrângeri de resurse la nivel de container
Deployment cu containere și Kubernetes
- Containerizarea Ollama cu Docker
- Rularea Ollama în clustere Kubernetes
- Load balancing și descoperirea serviciilor
Autoscaling și batching
- Proiectarea politicilor de autoscaling pentru Ollama
- Tehnici de inferență în loturi pentru optimizarea randamentului
- Compromisuri între latență și randament
Optimizarea latenței
- Profilarea performanței inferenței
- Strategii de caching și warm-up al modelelor
- Reducerea overhead-ului de I/O și comunicare
Monitorizare și observabilitate
- Integrarea Prometheus pentru metrici
- Construirea dashboard-urilor cu Grafana
- Alerte și răspuns la incidente pentru infrastructura Ollama
Managementul costurilor și strategii de scalare
- Alocarea GPU conștientă de costuri
- Considerații privind deployment-ul în cloud vs. on-prem
- Strategii pentru scalare sustenabilă
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Experiență în administrarea sistemelor Linux
- Înțelegerea containerizării și orchestrației
- Familiaritate cu deployment-ul modelelor de machine learning
Public țintă
- Ingineri DevOps
- Echipe de infrastructură ML
- Ingineri de fiabilitate a site-ului (SRE)
