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Schulungsübersicht
Einführung in Private AI mit Ollama
- Überblick über die Rolle von Ollama im Unternehmens-Environment für AI
- Vorteile der privaten Ausführung von AI-Modellen
- Vergleich mit cloudbasierten AI-Lösungen
Einrichten einer sicheren AI-Infrastruktur
- Bereitstellung von Ollama auf On-Premise- und selbstgehosteten Servern
- Konfigurieren von Zugriffskontrollen und Authentifizierung
- Implementierung von Verschlüsselung für AI-Modell-Daten
Bereitstellung von AI-Modellen in einer privaten Umgebung
- Laden und Verwalten von LLMs lokal
- Optimierung der Leistung für private Bereitstellungen
- Sicherstellen der Versionskontrolle und Aktualisierungen von AI-Modellen
Erstellung sicherer AI-Workflows
- Design von AI-gestützten Automatisierungspipelines
- Integration von Ollama in Unternehmensanwendungen
- Sicherstellen der Einhaltung von Sicherheits- und Governance-Richtlinien
Optimierung der AI-Modellleistung und Effizienz
- Nutzung der GPU-Beschleunigung für hochgeschwindige Verarbeitung
- Feinabstimmung von AI-Modellen für private Workloads
- Überwachung und Wartung der AI-Leistung
Sicherstellung der Einhaltung von Compliance-Richtlinien und Datensicherheit
- Best Practices für die Unternehmenssicherheit im Bereich AI
- Datenbehalterrichtlinien für private AI-Modelle
- Regulatorische Compliance-Betrachtungen (GDPR, HIPAA usw.)
Skalierung privater AI-Workflows
- Erweiterung der AI-Fähigkeiten in großen Unternehmen
- Hybridansätze, die private und cloudbasierte AI kombinieren
- Zukünftige Trends bei privaten AI-Bereitstellungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit der Bereitstellung und Verwaltung von AI-Modellen
- Kenntnisse in Netzwerksicherheit und Zugriffskontrolle
- Verständnis für Unternehmensautomatisierung und DevOps-Praktiken
Zielgruppe
- Unternehmensarchitekten, die AI-gestützte Workflows entwerfen
- Sicherheitsanalysten, die Compliance und Datensicherheit gewährleisten
- Automatisierungstechniker, die AI in Geschäftsvorgänge integrieren
14 Stunden