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:

人數


每位參與者的報價

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