Resumen
Descubre RamaLama, una herramienta que simplifica la implementación de modelos de IA mediante la contenedorización, ofreciendo flujos de trabajo optimizados para GPU y centrados en la privacidad, con soporte para múltiples tiempos de ejecución e integración perfecta con Podman y Kubernetes.
Programa de estudio
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- Introducción a RamaLama
-- Descripción general de los desafíos de implementación de modelos de IA
-- Introducción a RamaLama y su propósito
- Fundamentos de la Contenerización
-- Comprendiendo los contenedores
-- Contenerización vs virtualización
-- Introducción a Podman y Kubernetes
- Utilizando RamaLama para la Implementación de IA
-- Configuración de RamaLama
-- Descripción general de las características de RamaLama
- Flujos de Trabajo Centrados en la Privacidad
-- Manejo de datos sensibles
-- Medidas de privacidad en RamaLama
- Flujos de Trabajo Optimizados para GPU
-- Importancia de la optimización de GPU para modelos de IA
-- Configuración de RamaLama para el uso de GPU
- Soporte para Múltiples Entornos de Ejecución
-- Descripción general de los entornos de ejecución
-- Configuración de diferentes entornos en RamaLama
- Integración con Podman y Kubernetes
-- Configuración de Podman con RamaLama
-- Implementación de modelos de IA con Kubernetes y RamaLama
- Demostraciones Prácticas
-- Ejemplos de implementación en el mundo real
-- Mejores prácticas en la implementación de modelos de IA
- Solución de Problemas y Optimización
-- Problemas comunes de implementación
-- Consejos para optimizar el rendimiento
- Cierre del Curso
-- Resumen de los aprendizajes clave
-- Recursos adicionales y próximos pasos
Enseñado por
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