Kubernetes管理Deepseek、大模型和GPU入门与实战

Kubernetes管理Deepseek、大模型和GPU入门与实战
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  • 课程介绍

    • 课程主要内容介绍
    • 课程大纲
  • Kubernetes驱动的GPU与大模型管理

    • 为什么要使用K8s管理GPU和大模型
    • 云原生人工智能(CNAI)
  • Ollama入门与实战

    • Ollama介绍和特性
    • Ollama和其它工具的对比
    • GPU机器申请
    • Ollama安装
    • Ollama初体验:私有化部署Deepseek R1
    • Ollama WebUI部署
    • Ollama客户端使用详解
    • Ollama服务端常用配置详解
    • Ollama限制可用的GPU
    • Ollama知识库RAG使用
  • Kubernetes管理GPU和大模型技术体系

    • K8s管理GPU资源技术架构
    • K8s管理大模型服务的方案
    • K8s GPU Operator介绍
    • K8s Ollama Operator和Model资源介绍
    • K8s Kollama使用介绍
    • K8s环境部署
    • K8s GPU插件部署
    • K8s GPU调度测试
    • K8s动态存储安装
    • K8s动态存储测试
    • K8s Ollama和Kollama安装
  • Kubernetes部署大模型实战

    • K8s使用Model资源一键部署大模型
    • K8s使用Kollama一键部署大模型
    • K8s一键部署Deepseek R1模型
    • K8s部署Open WebUI
    • K8s部署任意大模型到K8s中
    • K8s指定GPU部署大模型及模型扩容

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    K8s管理GPU资源技术架构;K8sGPU资源调度实现原理

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