Szkolenia AI Sovereignty w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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 Toruń (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 Toruń (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, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i zespołów technicznych, którzy chcą używać Ollama i otwartych modeli do budowania i uruchamiania prywatnych rozwiązań agentowej AI na wewnętrznej infrastrukturze.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: zainstalować i skonfigurować Ollama, ocenić i uruchomić otwarte modele lokalnie, tworzyć proste agentowe i oparte na wyszukiwaniu przepływy pracy oraz stosować kontrole bezpieczeństwa i zarządzania w regulowanych środowiskach.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do liderów IT średniego szczebla, specjalistów ds. zgodności, zespołów bezpieczeństwa i architektów przedsiębiorstw, którzy chcą wykorzystać zasady suwerennego AI i praktyki zarządzania do projektowania środowisk AI, które chronią wrażliwe dane, wspierają wymagania lokalizacyjne i zmniejszają uzależnienie od dostawców.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie: wyjaśnić koncepcje suwerennego AI, ocenić opcje hostingu i zarządzania, zdefiniować kontrole dla promptów i logów oraz stworzyć praktyczną mapę drogową wdrożenia.