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課程簡介

Ollama 與私人 AI 介紹

  • Ollama 在企業 AI 中的角色概述
  • 私人運行 AI 模型的優勢
  • 與雲端 AI 解決方案之比較

建立安全的 AI 基礎設施

  • 在本地端及自架伺服器上部署 Ollama
  • 設定存取控制與驗證機制
  • 實施 AI 模型資料的加密措施

在私人環境中部署 AI 模型

  • 在地端載入與管理 LLMs
  • 優化私人部署的效能
  • 確保 AI 模型的版本控制與更新

建立安全的 AI 工作流

  • 設計 AI 驅動的自動化管線
  • 將 Ollama 整合至企業應用程式中
  • 確保符合資安與治理規範

優化 AI 模型的效能與效率

  • 利用 GPU 加速實現高速處理
  • 為私人負載微調 AI 模型
  • 監控並維護 AI 效能

確保合規性與資料隱私

  • 企業 AI 資安最佳實務
  • 私人 AI 模型的資料保留政策
  • 法規合規考量(GDPR, HIPAA 等)

擴展私人 AI 工作流

  • 在大型企業中擴展 AI 能力
  • 結合私人與雲端 AI 的混合方法
  • 私人 AI 部署的未來趨勢

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 AI 模型部署與管理經驗
  • 熟悉網路安全與存取控制
  • 理解企業自動化與 DevOps 實務

目標受眾

  • 設計 AI 驅動工作流的企業架構師
  • 確保合規性與資料隱私的資安分析師
  • 將 AI 整合至業務營運中的自動化工程師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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