Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Grundlagen der sicheren lokalen KI
- Was lokale und On-Prem-KI in regulierten Umgebungen bedeuten
- Cloud-KI versus interne Bereitstellung für sensible Arbeitslasten
- Gängige Unternehmensanwendungsfälle für private Assistenten und Workflow-Unterstützung
- Kernkomponenten einer sicheren lokalen KI-Architektur
Ollama und Grundlagen offener Modelle
- Wie Ollama in eine lokale Entwicklungspipeline passt
- Modelle lokal herunterladen, ausführen und verwalten
- Modellwahl basierend auf Grösse, Qualität, Hardware und Lizenz
- Modellauswahl an praktische Geschäftsaufgaben anpassen
Vorbereitung der On-Prem-Umgebung
- Vorbereitung von Host, Workstation und Server
- Installation und Konfiguration von Ollama für lokale Inferenz
- Nutzung von Containern und interner Entwicklungstooling
- Überprüfung des API-Zugangs und der grundlegenden Betriebsbereitschaft
Effektiver Umgang mit lokalen Modellen
- Prompts ausführen und Ausgaben durch Systeminstruktionen formen
- Vorlagen für konsistente Unternehmensaufgaben wiederverwenden
- Modellversionen und interne Artefakte verwalten
- Grundlegende Leistungsoptimierung für CPU- und GPU-Bereitstellungen
Aufbau praktischer agentic Workflows
- Was einen Workflow in einem kontrollierten Setting agentic macht
- Einfache Muster für Planung, Werkzeugnutzung und Antwort-Loops
- Aufgabenfokussierte Assistenten für interne Abläufe entwerfen
- Menschliche Überprüfung, Fallback-Logik und Fehlerbehandlung hinzufügen
Private Retrieval-Workflows
- Grundlagen der retrieval-augmented generation für den internen Wissenszugang
- Dokumente für Chunking, Indizierung und Suche vorbereiten
- Einen lokalen Vektorspeicher mit einer Ollama-basierten Anwendung verbinden
- Relevanz und Antwortqualität durch bessere Retrieval-Muster verbessern
Sicherheits-, Governance- und Compliance-Praktiken
- Grenzen des Datenmanagements und Datenschutzaspekte
- Zugriffskontrolle, Protokollierung und Audit-Unterstützung
- Prompt-Sicherheit, Ausgabe-Kontrollen und Guardrails
- Governance-Massnahmenpunkte für regulierte Bereitstellung und Betrieb
Unternehmens-Integrationsmuster
- Lokale KI-Fähigkeiten über interne APIs bereitstellen
- Assistenten in interne Anwendungen und Dienste integrieren
- Unterstützung von Assistenten-, Batch- und Workflow-Automatisierungsfällen
- Lösungen innerhalb kontrollierter Netzwerk-Grenzen halten
Bewertung lokaler KI-Lösungen
- Qualität, Zuverlässigkeit und Konsistenz bewerten
- Tests gegen Geschäfts-, Policy- und Sicherheitsanforderungen durchführen
- Modellauswahl für spezifische Unternehmensaufgaben vergleichen
- Einen praktischen Verbesserungszyklus für interne Teams etablieren
Praktisches Implementierungs-Labor
- Erstellung eines privaten Assistenten mit Ollama und einem offenen Modell
- Retrieval über genehmigte interne Dokumente hinzufügen
- Einfache agentic Aktionen und Sicherheitskontrollen einführen
- Bereitstellung, Betrieb und Governance-Massnahmenpunkte überprüfen
Adoptionsplanung und nächste Schritte
- Wichtige Design- und Bereitstellungsentscheidungen zusammenfassen
- Häufige Fallstricke in regulierten KI-Projekten identifizieren
- Pilot-Anwendungsfälle und Stakeholder-Ausrichtung planen
- Einen Fahrplan für die sichere lokale KI-Adoption definieren
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten und Softwareentwicklung
- Vertrautheit mit Command-Line-Tools, Containern oder lokalen Entwicklungsumgebungen
- Grundlegende Erfahrung in Skripterstellung oder Programmierung
Zielgruppe
- Entwickler und technische Teams, die private KI-Lösungen auf interner Infrastruktur erstellen
- Fachleute für Sicherheit, Compliance und Plattformen, die KI in regulierten Umgebungen unterstützen
- Technische Führungskräfte in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung und Verteidigung, die die Einführung von On-Prem-KI bewerten
21 Stunden