Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI riêng tư với Ollama

  • Tổng quan về vai trò của Ollama trong AI doanh nghiệp
  • Lợi ích của việc chạy mô hình AI riêng tư
  • So sánh với các giải pháp AI dựa trên đám mây

Thiết lập cơ sở hạ tầng AI an toàn

  • Triển khai Ollama trên máy chủ tại chỗ và tự lưu trữ
  • Cấu hình kiểm soát truy cập và xác thực
  • Thực hiện mã hóa cho dữ liệu mô hình AI

Triển khai các mô hình AI trong môi trường riêng tư

  • Tải và quản lý LLMs tại chỗ
  • Tối ưu hóa hiệu suất cho các triển khai riêng tư
  • Đảm bảo kiểm soát phiên bản và cập nhật mô hình AI

Xây dựng các quy trình làm việc AI an toàn

  • Thiết kế các pipeline tự động hóa được hỗ trợ bởi AI
  • Tích hợp Ollama với các ứng dụng doanh nghiệp
  • Đảm bảo tuân thủ các chính sách an ninh và quản lý

Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI

  • Sử dụng GPU để tăng tốc xử lý
  • Điều chỉnh tinh tế các mô hình AI cho tải riêng tư
  • Giám sát và duy trì hiệu suất AI

Đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu

  • Các thực hành tốt nhất cho an ninh AI doanh nghiệp
  • Chính sách lưu giữ dữ liệu cho các mô hình AI riêng tư
  • Xem xét tuân thủ pháp luật (GDPR, HIPAA, v.v.)

Mở rộng quy trình làm việc AI riêng tư

  • Mở rộng khả năng AI trong các doanh nghiệp lớn
  • Các phương pháp kết hợp AI riêng tư và đám mây
  • Xu hướng tương lai về triển khai AI riêng tư

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm triển khai và quản lý mô hình AI
  • Hiểu biết về an ninh mạng và kiểm soát truy cập
  • Hiểu biết về tự động hóa doanh nghiệp và thực hành DevOps

Đối tượng tham gia

  • Kiến trúc sư doanh nghiệp thiết kế các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI
  • Chuyên viên phân tích an ninh đảm bảo tuân thủ và bảo mật dữ liệu
  • Kỹ sư tự động hóa tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan