hong-kong現場AI主權培訓

本課程由講師指導，提供hong-kong（線上或線下）培訓，面向希望跨多個Apple Silicon或Linux節點部署、配置和管理EXO集羣以進行私有LLM推理的系統管理員和DevOps工程師。

本次由講師指導的hong-kong培訓（線上或線下）面向希望自動化基於EXO構建的私有AI集羣的配置、監控和生命週期管理的DevOps工程師和基礎設施架構師。

本課程由講師指導，採用hong-kong（線上或線下）培訓形式，面向希望加強EXO部署、控制模型訪問並管理完全在本地運行的AI工作負載的安全工程師和合規官。

本在hong-kong地區提供的講師主導即時培訓（線上或線下）旨在幫助開發者和技術團隊利用Ollama與開放模型，在企業內部基礎設施上構建並運行私有代理式AI解決方案。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝和配置Ollama，在本地評估並運行開放模型，創建簡單的代理式及檢索型工作流，併爲受監管環境應用安全與治理控制措施。

Ollama是一款開源工具，能夠在消費級和企業級硬件上本地運行大語言模型。它將模型量化、GPU分配和API服務抽象爲一個單一的命令行界面，使組織能夠自託管Llama、Mistral和Qwen等大語言模型，而無需將提示或數據發送到OpenAI、Anthropic或Google。

該在hong-kong提供的線上或線下講師主導培訓，適合中級IT領導、合規專家、安全團隊和企業架構師。學員將學習運用自主AI原則與治理實踐，設計能保護敏感數據、支持本地化要求並減少供應商鎖定風險的AI環境。

完成培訓後，參與者將能夠：解釋自主AI概念，評估託管與治理選項，定義針對提示詞和日誌的控制措施，並制定實用的採納路線圖。