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
  • Triển khai mã hóa cho dữ liệu mô hình AI

Triển khai mô hình AI trong môi trường riêng tư

  • Tải và quản lý LLM cục bộ
  • 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 quy trình làm việc AI an toàn

  • Thiết kế các đường ống tự động hóa do AI điều khiển
  • Tích hợp Ollama với các ứng dụng doanh nghiệp
  • Đảm bảo tuân thủ các chính sách bảo mật và quản trị

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

  • Tận dụng khả năng tăng tốc GPU để xử lý tốc độ cao
  • Tinh chỉnh các mô hình AI cho khối lượng công việc riêng tư
  • Theo dõi và duy trì hiệu suất AI

Đảm bảo tuân thủ và quyền riêng tư dữ liệu

  • Thực hành tốt nhất cho bảo mật AI doanh nghiệp
  • Chính sách lưu giữ dữ liệu cho các mô hình AI riêng tư
  • Các cân nhắc về tuân thủ quy định (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 tiếp cận kết hợp AI riêng tư và AI đám mây
  • Xu hướng tương lai trong việc triển khai AI riêng tư

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Kinh nghiệm triển khai và quản lý mô hình AI
  • Quen thuộc với bảo mật mạng và kiểm soát truy cập
  • Hiểu biết về tự động hóa doanh nghiệp và DevOps thực hành

Khán giả

  • Kiến trúc sư doanh nghiệp thiết kế quy trình làm việc hỗ trợ AI
  • Các nhà phân tích bảo mật đảm bảo tuân thủ và quyền riêng tư dữ liệu
  • Kỹ sư tự động hóa tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories