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課程簡介

Ollama 與私有 AI 導論

  • Ollama 在企業 AI 中的角色概述
  • 私有運行 AI 模型的好處
  • 與基於雲的 AI 解決方案進行比較

建立安全的 AI 基礎設施

  • 在本地和自託管服務器上部署 Ollama
  • 配置訪問控制及身份驗證
  • 實施 AI 模型數據加密

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 工作流程

  • 設計 AI 驅動自動化流水線
  • 將 Ollama 與企業應用程序集成
  • 確保符合安全和治理政策

優化 AI 模型性能與效率

  • 利用 GPU 加速實現高速處理
  • 針對私有負載微調 AI 模型
  • 監控和維護 AI 性能

確保合規性與數據隱私

  • 企業 AI 安全最佳實踐
  • 私有 AI 模型的數據保留政策
  • 監管合規考慮因素 (GDPR, HIPAA 等)

擴展私有 AI 工作流程

  • 在大型企業中擴展 AI 功能
  • 結合私有和雲端 AI 的混合方法
  • 私有 AI 部署的未來趨勢

總結與後續步驟

最低要求

  • 具有 AI 模型部署和管理經驗
  • 熟悉網絡安全和訪問控制
  • 理解企業自動化及 DevOps 實踐

目標受眾

  • 設計 AI 驅動工作流程的企業架構師
  • 確保合規性和數據安全的分析師
  • 將 AI 集成到業務運營中的自動化工程師
 14 小時

課程分類