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課程簡介
私有AI與Ollama簡介
- Ollama在企業AI中的作用概述。
- 私有運行AI模型的好處。
- 與基於雲的AI解決方案的比較。
構建安全的AI基礎設施
- 在本地和自託管服務器上部署Ollama。
- 配置訪問控制和身份驗證。
- 爲AI模型數據實施加密。
在私有環境中部署AI模型
- 本地加載和管理LLMs。
- 優化私有部署的性能。
- 確保AI模型的版本控制和更新。
構建安全的AI工作流
- 設計AI驅動的自動化管道。
- 將Ollama與企業應用集成。
- 確保符合安全與治理政策。
優化AI模型性能與效率
- 利用GPU加速進行高速處理。
- 爲私有工作負載微調AI模型。
- 監控和維護AI性能。
確保合規性與數據隱私
- 企業AI安全的最佳實踐。
- 私有AI模型的數據保留政策。
- 法規合規性考慮(GDPR、HIPAA等)。
擴展私有AI工作流
- 在大型企業中擴展AI能力。
- 結合私有與雲AI的混合方法。
- 私有AI部署的未來趨勢。
總結與下一步
最低要求
- 具備AI模型部署與管理經驗。
- 熟悉網絡安全與訪問控制。
- 瞭解企業自動化與DevOps實踐。
受衆
- 設計AI驅動工作流的企業架構師。
- 確保合規性與數據隱私的安全分析師。
- 將AI集成到業務操作中的自動化工程師。
14 時間: