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Temario del curso

Introducción al escalado de Ollama

  • Arquitectura de Ollama y consideraciones para el escalado
  • Cuellos de botella comunes en implementaciones multiusuario
  • Mejores prácticas para la preparación de la infraestructura

Asignación de recursos y optimización de GPU

  • Estrategias eficientes de utilización de CPU/GPU
  • Consideraciones de memoria y ancho de banda
  • Restricciones de recursos a nivel de contenedor

Implementación con contenedores y Kubernetes

  • Contenerización de Ollama con Docker
  • Ejecución de Ollama en clústeres de Kubernetes
  • Balanceo de carga y descubrimiento de servicios

Autoescalamiento y procesamiento por lotes

  • Diseño de políticas de autoescalamiento para Ollama
  • Técnicas de inferencia en lotes para optimizar el rendimiento
  • Compensaciones entre latencia y rendimiento

Optimización de la latencia

  • Perfilamiento del rendimiento de inferencia
  • Estrategias de almacenamiento en caché y calentamiento de modelos
  • Reducción de la sobrecarga de E/S y comunicación

Monitoreo y observabilidad

  • Integración de Prometheus para métricas
  • Creación de paneles con Grafana
  • Sistemas de alerta y respuesta a incidentes para la infraestructura de Ollama

Gestión de costos y estrategias de escalado

  • Asignación de GPU consciente del costo
  • Consideraciones de implementación en la nube frente a instalaciones locales (on-prem)
  • Estrategias para un escalado sostenible

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con la administración de sistemas Linux
  • Comprensión de la contenedorización y la orquestación
  • Conocimiento sobre la implementación de modelos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Ingenieros de DevOps
  • Equipos de infraestructura de aprendizaje máquina (ML)
  • Ingenieros de confiabilidad del sitio
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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