AI Sovereignty oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak és DevOps mérnököknek szól, akik EXO klasztereket szeretnének üzembe helyezni, konfigurálni és kezelni privát LLM következtetéshez több Apple Silicon vagy Linux csomóponton.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) a DevOps mérnökök és infrastruktúra architektusok számára készült, akik szeretnék automatizálni az EXO-ra épülő privát AI klaszterek kiépítését, monitorozását és életciklus-kezelését.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) a biztonsági mérnököknek és megfelelési tisztviselőknek szól, akik szeretnék megerősíteni az EXO telepítéseket, szabályozni a modellhozzáférést, és irányítani a kizárólag helyszínen futó AI munkaterheléseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés <helyszínen> (online vagy helyszíni) fejlesztőknek és technikai csapatoknak szól, akik a Ollama és nyílt modellek segítségével szeretnének privát agentikus MI megoldásokat felépíteni és futtatni belső infrastruktúrán.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: telepíteni és konfigurálni a Ollama-t, értékelni és futtatni nyílt modelleket helyileg, létrehozni egyszerű agentikus és lekérdezés-alapú munkafolyamatokat, valamint alkalmazni biztonsági és irányítási ellenőrzéseket szabályozott környezetekben.

Az Ollama egy nyílt forráskódú eszköz, amely lehetővé teszi nagy nyelvi modellek helyi futtatását fogyasztói és vállalati hardvereken. A modell kvantálását, GPU kiosztását és API kiszolgálását egyetlen parancssori felületbe integrálja, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy önállóan üzemeltethessenek LLM-eket, mint például a Llama, a Mistral és a Qwen, anélkül, hogy a promptokat vagy adatokat az OpenAI, az Anthropic vagy a Google felé küldenék.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű IT vezetőknek, megfelelőségi szakembereknek, biztonsági csapatoknak és vállalati architektusoknak szól, akik szuperszuverén AI elveket és irányítási gyakorlatokat szeretnének használni olyan AI környezetek tervezéséhez, amelyek védik a bizalmas adatokat, támogatják a lokalizációs követelményeket, és csökkentik a szállítói függőséget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: magyarázni a szuperszuverén AI fogalmakat, értékelni a hosztolási és irányítási lehetőségeket, meghatározni a promptok és naplók ellenőrzéseit, valamint gyakorlati bevezetési útvonalat készíteni.