Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 21 jam
Kerangka Materi
Pengenalan pada Penskalaan Ollama
- Arsitektur Ollama dan pertimbangan penskalaan
- Bottleneck umum dalam implementasi multi-user
- Best practices untuk kesiapan infrastruktur
Alokasi Sumber Daya dan Optimasi GPU
- Strategi pemanfaatan CPU/GPU yang efisien
- Pertimbangan memori dan bandwidth
- Batasan sumber daya tingkat kontainer
Implementasi dengan Kontainer dan Kubernetes
- Mengontainerkan Ollama dengan Docker
- Menjalankan Ollama di cluster Kubernetes
- Load balancing dan service discovery
Autoscaling dan Batching
- Merancang kebijakan autoscaling untuk Ollama
- Teknik inferensi batch untuk optimasi throughput
- Kompromi antara latensi dan throughput
Optimasi Latensi
- Profiling performa inferensi
- Strategi caching dan model warm-up
- Mengurangi overhead I/O dan komunikasi
Pemantauan dan Observabilitas
- Integrasi Prometheus untuk metrik
- Membangun dashboard dengan Grafana
- Alerting dan respons insiden untuk infrastruktur Ollama
Manajemen Biaya dan Strategi Penskalaan
- Alokasi GPU yang mempertimbangkan biaya
- Pertimbangan implementasi cloud vs on-prem
- Strategi untuk penskalaan berkelanjutan
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan administrasi sistem Linux
- Pemahaman tentang kontainerisasi dan orkestrasi
- Keakraban dengan implementasi model pembelajaran mesin
Audience
- DevOps engineers
- Tim infrastruktur ML
- Site reliability engineers