Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Güvenli Yerel AI Temelleri

  • Düzenlenmiş ortamlarda yerel ve on-prem AI'nin ne anlama geldiğini anlamak
  • Bulut AI ile iç dağıtımın hassas iş yükleri için karşılaştırılması
  • Özel asistanlar ve iş akışı desteği için yaygın kurumsal kullanım senaryoları
  • Güvenli yerel AI mimarisinin temel bileşenleri

Ollama ve Açık Modeller Temelleri

  • Ollama'nın yerel geliştirme yığınına nasıl uyum sağladığını anlamak
  • Modelleri yerel olarak çekmeyi, çalıştırmayı ve yönetmeyi öğrenmek
  • Boyut, kalite, donanım ve lisansa göre modellerin seçilmesi
  • Pratik iş görevlerine uygun modellerin belirlenmesi

On-Prem Ortamının Hazırlanması

  • Ana bilgisayar, iş istasyonu ve sunucunun hazırlığı
  • Yerel çıkarım için Ollama'yı yüklemeyi ve yapılandırmayı öğrenmek
  • Konteynırların ve iç geliştirme araçlarının kullanılması
  • API erişimini doğrulamak ve temel operasyonel hazırlığı sağlamak

Yerel Modelleri Etkin Kullanmak

  • İstekleri çalıştırmak ve sistem talimlerini kullanarak çıktıları şekillendirmek
  • Kurumsal görevler için tutarlılık sağlayacak şablonların yeniden kullanılması
  • Model sürümlerinin ve iç nesnelerin yönetimi
  • CPU ve GPU dağıtımları için temel performans iyileştirmesi

Pratik Ajanlık İş Akışları Oluşturma

  • Kontrollü bir ortamda iş akışı ajanlıktan ne anlaşıldığını anlamak
  • Planlama, araç kullanımı ve yanıt döngülerini içeren basit desenler
  • İç operasyonlar için görev odaklı asistanlar tasarlamak
  • İnsan incelemesini, geri dönüş mantığını ve hata işleme ekleme

Özel Alma İş Akışları

  • İç bilgi erişimi için alma eklenmiş üretimin temelleri
  • Belgelerin parçalara ayrılması, indekslenmesi ve arama için hazırlanması
  • Yerel vektör mağazasını Ollama tabanlı bir uygulamaya bağlama
  • Daha iyi alma desenleriyle ilgililik ve yanıt kalitesini iyileştirmek

Güvenlik, Yönetim ve Uyumluluk Uygulamaları

  • Veri işlem sınırları ve gizlilik konuları
  • Erişim kontrolü, kaydedilmesi ve denetim desteği
  • İstek güvenliği, çıktı kontrolleri ve koruyucular
  • Düzenlenmiş dağıtım ve operasyon için yönetim kontrol noktaları

Kurumsal Entegrasyon Desenleri

  • Yerel AI yeteneklerini iç API'lar aracılığıyla sunma
  • Asistanları iç uygulamalar ve hizmetlerle entegre etme
  • Asistan, toplu işlem ve iş akışı otomasyonu gibi kullanımları destekleme
  • Çözümleri kontrol edilen ağ sınırları içinde tutma

Yerel AI Çözümlerinin Değerlendirilmesi

  • Kalite, güvenilirlik ve tutarlılık açısından değerlendirme
  • İş, politika ve güvenlik gereksinimlerine göre test etme
  • Belirli kurumsal görevleri için model seçeneklerini karşılaştırma
  • İç ekipler için pratik bir iyileştirme döngüsü oluşturmak

Pratik Uygulama Laboratuvarı

  • Ollama ve açık modelle özel bir asistan oluşturma
  • Onaylanmış iç belgeler üzerinden alma ekleme
  • Basit ajanlık eylemler ve güvenlik kontrolleri eklemek
  • Dağıtım, operasyonlar ve yönetim kontrol noktalarını inceleme

Benimseme Planlaması ve Sonraki Adımlar

  • Ana tasarım ve dağıtım kararlarını gözden geçirme
  • Düzenlenmiş AI projelerinde yaygın hataları tanımlama
  • Pilot kullanımları planlama ve paydaş uyumu sağlama
  • Güvenli yerel AI benimsemesi için bir rota belirleme

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI kavramları ve yazılım geliştirme temel bilgisi
  • Komut satırı araçları, konteynırlar veya yerel geliştirme ortamları ile aşinalık
  • Temel betik yazma veya programlama deneyimi

Hedef Kitle

  • İç altyapı üzerinde özel AI çözümleri oluşturan yazılımcılar ve teknik ekibler
  • Düzenlenmiş ortamlarda AI'yı destekleyen güvenlik, uyumluluk ve platform profesyonelleri
  • Finance, healthcare, government, and defense sektörlerinde on-prem AI kabulünü değerlendiren teknik liderler
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler