Szkolenia AI Sovereignty w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do administratorów systemów i inżynierów DevOps, którzy chcą wdrażać, konfigurować i zarządzać klastrami EXO do prywatnego wnioskowania LLM na wielu węzłach Apple Silicon lub Linux.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów DevOps i architektów infrastruktury, którzy chcą zautomatyzować procesy provisioningu, monitorowania i zarządzania cyklem życia prywatnych klastrów AI zbudowanych na EXO.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów bezpieczeństwa i inspektorów zgodności, którzy chcą wzmocnić wdrożenia EXO, kontrolować dostęp do modeli i zarządzać obciążeniami AI działającymi wyłącznie na miejscu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) w języku Radom skierowane jest do programistów i zespołów technicznych, którzy chcą wykorzystywać Ollama oraz modele open source do budowania i uruchamiania prywatnych rozwiązań AI typu agentic na wewnętrznej infrastrukturze.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafili: zainstalować i skonfigurować Ollama, ocenić i uruchomić modele open source lokalnie, tworzyć proste przepływy pracy typu agentic oraz oparte na wyszukiwaniu informacji (retrieval-based), a także zastosować kontrole bezpieczeństwa i rządzenia (governance) w środowiskach regulowanych.

Ollama to narzędzie open-source do uruchamiania dużych modeli językowych lokalnie na sprzęcie konsumenckim i przedsiębiorczym. Łączy kwantyzację modeli, alokację GPU i serwowanie API w jednym interfejsie wiersza poleceń, umożliwiając organizacjom samodzielne hostowanie modeli LLM, takich jak Llama, Mistral i Qwen, bez wysyłania promptów lub danych do OpenAI, Anthropic czy Google.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie z zakresu Radom (online lub stacjonarne) jest skierowane do liderów IT na poziomie średnim, specjalistów ds. zgodności, zespołów ds. bezpieczeństwa oraz architektów przedsiębiorstw, którzy pragną stosować zasady suwerenności AI i praktyki governance w celu projektowania środowisk AI chroniących poufne dane, spełniających wymagania lokalizacyjne oraz ograniczających zależność od dostawców.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafili: wyjaśniać koncepcje suwerenności AI, oceniać opcje hostingu i governance, definiować środki kontroli dla promptów i logów oraz tworzyć praktyczną mapę drogową wdrożeń.