Kurzusleírás

A magán AI bevezetése Ollama segítségével

  • Áttekintés Ollama szerepéről az vállalati AI-ben
  • Az AI-modellek magánbiztonságos futtatásának előnyei
  • Összehasonlítás felhőalapú AI-megoldásokkal

Biztonságos AI-infrasztuktúra felállítása

  • Ollama telepítése helyi és önkormányzati szerveren
  • Hozzáférési engedélyek és hitelesítés konfigurálása
  • Titkosítás az AI-modell adatokhoz

AI-modellek telepítése magánkörnyezetben

  • Nagy nyelvmodellek helyi betöltése és kezelése
  • Teljesítmény optimalizálása magántelepítésekhez
  • AI-modell verziókezelés és frissítések biztosítása

Biztonságos AI-folyamatok létrehozása

  • AI-vezérelte automatizálási pipelinek tervezése
  • Ollama integrálása vállalati alkalmazásokkal
  • Biztonsági és kormányzati irányelvek betartása

AI-modell teljesítményének és hatékonyságának optimalizálása

  • GPU gyorsítótár használata magas sebességű feldolgozásra
  • AI-modellek finomhangolása magánterhelésekhez
  • AI-teljesítmény monitorozása és karbantartása

Egyeztetés és adatszerető megőrzése

  • Legjobb gyakorlatok vállalati AI-biztonsághoz
  • Adattartási irányelvek magán AI-modellekhez
  • Jogszabályi egyeztetési szempontok (GDPR, HIPAA stb.)

Magán AI-folyamatok skálázása

  • AI-képesség bővítése nagy vállalatokban
  • Hibrid megközelítés magán és felhő AI kombinálásával
  • Jövőbeli trendek magán AI-telepítéseiben

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • AI modellok telepítése és kezelése
  • Hálózati biztonság és hozzáférési ellenőrzés ismerete
  • Enterprise automatizálás és DevOps gyakorlatok megértése

Audience

  • Enterprise architektusok, akik AI-alapú munkafolyamatokat terveznek
  • Biztonsági analitikák, akik a megfelelőséget és az adatvédelmet biztosítják
  • Automatizálási mérnökök, akik az AI-t integrálják az üzleti műveletekbe
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák