Kurzusleírás

Bevezetés a privát AI-hoz Ollama-val

  • Az Ollama szerepe az vállalati AI-ban
  • A helyi AI modellek üzembe helyezésének előnyei
  • Összehasonlítás felhőalapú AI megoldásokkal

Biztonságos AI infrastruktúra beállítása

  • Az Ollama helyszíni és önhostált szerverekre történő üzembe helyezése
  • Hozzáférés-vezérlés és hitelesítés konfigurálása
  • Az AI model adatok titkosításának implementálása

AI modellek helyi környezetben történő üzembe helyezése

  • Helyi LLM modellek betöltése és kezelése
  • A helyi üzembe helyezések teljesítményének optimalizálása
  • Az AI model verzióközvetítés és frissítések biztosítása

Biztonságos AI folyamatok kialakítása

  • AI-megoldású automatizálási csatornák tervezése
  • Az Ollama integrálása vállalati alkalmazásokkal
  • A biztonsági és irányítási szabályzatok megfelelőségének garantálása

Az AI model teljesítményének és hatékonyságának optimalizálása

  • A GPU gyorsítás használata nagy sebességű feldolgozásra
  • Az AI modellek finomhangolása a privát feladatokhoz
  • Az AI teljesítmény figyelése és fenntartása

A megfelelőség és adatvédelem biztosítása

  • Vállalati AI-biztonság legjobb gyakorlatai
  • Adatmegőrzési szabályzatok a privát AI modellekhez
  • Regulatív megfelelőség fontolók (GDPR, HIPAA stb.)

A privát AI folyamatok skálázása

  • Az AI képességek kiterjesztése nagy vállalatokban
  • Privát és felhőalapú AI kombinált megközelítések
  • A jövőbeli trendek a privát AI üzembe helyezésben

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat az AI modellek üzembe helyezésével és kezelésével
  • Ismeret a hálózati biztonságról és az elérés-vezérlésről
  • Vállalati automatizációs és DevOps gyakorlatok megértése

Célközönség

  • Vállalati architektúk, akik AI-megoldású folyamatokat terveznek
  • Biztonságilagjelzők, akik a megfelelőséget és az adatvédelmet biztosítják
  • Automatizálási mérnökök, akik AI-t integrálnak a üzleti folyamatokba
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák