Aperçu
Découvrez RamaLama, un outil qui simplifie le déploiement de modèles d'IA grâce à la containerisation, offrant des workflows axés sur la confidentialité, optimisés pour GPU avec prise en charge de plusieurs runtimes et une intégration transparente avec Podman et Kubernetes.
Programme
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- Introduction à RamaLama
-- Aperçu des défis de déploiement des modèles d'IA
-- Introduction à RamaLama et son objectif
- Notions de base de la conteneurisation
-- Comprendre les conteneurs
-- Conteneurisation vs virtualisation
-- Introduction à Podman et Kubernetes
- Utilisation de RamaLama pour le déploiement d'IA
-- Configuration de RamaLama
-- Aperçu des fonctionnalités de RamaLama
- Flux de travail axés sur la confidentialité
-- Gestion des données sensibles
-- Mesures de confidentialité dans RamaLama
- Flux de travail optimisés pour GPU
-- Importance de l'optimisation GPU pour les modèles d'IA
-- Configuration de RamaLama pour l'utilisation du GPU
- Support pour plusieurs environnements d'exécution
-- Aperçu des environnements d'exécution
-- Configuration de différents environnements d'exécution dans RamaLama
- Intégration avec Podman et Kubernetes
-- Configuration Podman avec RamaLama
-- Déploiement de modèles d'IA avec Kubernetes et RamaLama
- Démonstrations pratiques
-- Exemples de déploiement en conditions réelles
-- Meilleures pratiques en déploiement de modèles d'IA
- Dépannage et optimisation
-- Problèmes de déploiement courants
-- Conseils pour optimiser les performances
- Conclusion du cours
-- Récapitulatif des principaux apprentissages
-- Ressources supplémentaires et prochaines étapes
Enseigné par
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