Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do prywatnej AI z Ollama
- Przegląd roli Ollamy w AI przedsiębiorstwa
- Korzyści z uruchamiania modeli AI prywatnie
- Porównanie z rozwiązaniami AI opartymi na chmurze
Konfigurowanie bezpiecznej infrastruktury AI
- Wdrażanie Ollamy na serwerach lokalnych i samodzielnie hostowanych
- Konfigurowanie kontroli dostępu i uwierzytelniania
- Wdrażanie szyfrowania danych modeli AI
Wdrażanie modeli AI w środowisku prywatnym
- Ładowanie i zarządzanie LLM lokalnie
- Optymalizacja wydajności dla prywatnych wdrożeń
- Zapewnianie kontroli wersji i aktualizacji modeli AI
Tworzenie bezpiecznych przepływów pracy AI
- Projektowanie zautomatyzowanych potoków napędzanych AI
- Integrowanie Ollamy z aplikacjami przedsiębiorstwa
- Zapewnianie zgodności z politykami bezpieczeństwa i zarządzania
Optymalizacja wydajności i efektywności modeli AI
- Wykorzystanie akceleracji GPU do szybkiego przetwarzania
- Dostrajanie modeli AI do prywatnych obciążeń
- Monitorowanie i utrzymywanie wydajności AI
Zapewnianie zgodności i prywatności danych
- Najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa AI w przedsiębiorstwie
- Polityki przechowywania danych dla prywatnych modeli AI
- Rozważania dotyczące zgodności regulacyjnej (RODO, HIPAA itp.)
Skalowanie prywatnych przepływów pracy AI
- Rozszerzanie możliwości AI w dużych przedsiębiorstwach
- Hybrydowe podejścia łączące prywatną i chmurową AI
- Przyszłe trendy w wdrażaniu prywatnej AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w wdrażaniu i zarządzaniu modelami AI
- Znajomość zabezpieczeń sieciowych i kontroli dostępu
- Zrozumienie automatyzacji przedsiębiorstwa i praktyk DevOps
Odbiorcy
- Architekci przedsiębiorstw projektujący przepływy pracy napędzane AI
- Analitycy bezpieczeństwa zapewniający zgodność i prywatność danych
- Inżynierowie automatyzacji integrujący AI w operacje biznesowe
14 godzin