Kursplan

Introduktion till Private AI med Ollama

  • Översikt över Ollama:s roll i företags-AI
  • Fördelar med att köra AI-modeller privat
  • Jämförelse med molnbaserade AI-lösningar

Uppbyggnad av en säker AI-infrastruktur

  • Distribuera Ollama på lokala och självhostade servrar
  • Konfigurera åtkomstkontroller och autentisering
  • Implementering av kryptering för AI-modelldata

Distribuera AI-modeller i en privat miljö

  • Ladda och hantera LLM lokalt
  • Optimera prestanda för privata distributioner
  • Säkerställa versionshantering och uppdateringar av AI-modeller

Bygga säkra AI-arbetsflöden

  • Designa AI-drivna automatiseringspipeliner
  • Integrera Ollama med företagsapplikationer
  • Säkerställa efterlevnad av säkerhets- och styrningspolicyer

Optimera AI-modellens prestanda och effektivitet

  • Utnyttja GPU-acceleration för höghastighetsbearbetning
  • Finjustera AI-modeller för privata arbetsbelastningar
  • Övervaka och underhålla AI-prestanda

Säkerställa efterlevnad och datasekretess

  • Bästa praxis för företags-AI-säkerhet
  • Datalagringspolicyer för privata AI-modeller
  • Regulatoriska efterlevnadsöverväganden (GDPR, HIPAA, etc.)

Skalning av privata AI-arbetsflöden

  • Utöka AI-kapacitet i stora företag
  • Hybridansatser som kombinerar privat och molnbaserad AI
  • Framtida trender inom privat AI-distribution

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Erfarenhet av att distribuera och hantera AI-modeller
  • Kännedom om nätverkssäkerhet och åtkomstkontroll
  • Förståelse för företagsautomatisering och DevOps-praxis

Målgrupp

  • Enterprise-arkitekter som designar AI-drivna arbetsflöden
  • Säkerhetsanalytiker som säkerställer efterlevnad och datasekretess
  • Automationsingenjörer som integrerar AI i affärsprocesser
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier