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コース概要
Ollamaを使用したプライベートAIの概要
- エンタープライズAIにおけるOllamaの役割
- プライベートでAIモデルを実行するメリット
- クラウドベースのAIソリューションとの比較
安全なAIインフラストラクチャの設定
- オンプレミスおよび自己ホストサーバーへのOllamaの展開
- アクセス制御と認証の設定
- AIモデルデータの暗号化実装
プライベート環境でのAIモデルの展開
- LLMsをローカルに読み込みおよび管理する
- プライベートデプロイメント向けのパフォーマンス最適化
- AIモデルのバージョン管理と更新を確保する
安全なAIワークフローの構築
- AI駆動自動化パイプラインの設計
- エンタープライズアプリケーションとのOllama統合
- セキュリティとガバナンスポリシーに準拠することを確保する
AIモデルのパフォーマンスと効率の最適化
- 高速処理用にGPUアクセラレーションを活用する
- プライベートワークロード向けにAIモデルを微調整する
- AIパフォーマンスの監視と維持
コンプライアンスとデータプライバシーの確保
- エンタープライズAIセキュリティのベストプラクティス
- プライベートAIモデルのデータ保存ポリシー
- 規制コンプライアンスの考慮事項(GDPR、HIPAAなど)
プライベートAIワークフローの拡張
- 大規模エンタープライズでのAI機能の拡大
- プライベートとクラウドAIを組み合わせたハイブリッドアプローチ
- プライベートAI展開の将来のトレンド
まとめと次なるステップ
要求
- AIモデルの展開と管理経験
- ネットワークセキュリティとアクセス制御に関する知識
- エンタープライズ自動化およびDevOps実践の理解
対象者
- AI駆動ワークフローを設計するエンタープライズアーキテクト
- コンプライアンスとデータプライバシーを確保するセキュリティアナリスト
- AIをビジネス運用に統合する自動化エンジニア
14 時間