Ollama & Dataprivacy: Sikre Utplasseringmønstre Treningskurs
Ollama er en plattform som gjør det mulig å kjøre store språk- og multimodalmodeller lokalt samtidig som den støtter sikre innsatsstrategier.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å innføre Ollama med sterke data-privacy- og reguleringsmålestokker.
Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
- Innføre Ollama sikkert i beholdere og lokalmiljøer.
- Påføre differensierte privatitetsteknikker for å beskytte følsomme data.
- Implementere sikre loggings-, overvåknings- og revisjonsøvelser.
- Gjennomføre tilgangskontroll til data i samsvar med overholdelseskrav.
Format på kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Håndson-laber med sikre innsatsmønstre.
- Saksstudier og praktiske øvelser med fokus på overholdelse.
Tilpassingsmuligheter for kurset
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til privatliv i AI-utplasseringer
- Privatlivsutfordringer i AI-systemer
- Ollama’s rolle i miljøer med privatlivsbevissthet
- Oversikt over overholdelsesoverveielser (GDPR, HIPAA, etc.)
Sikker Containerisering og Utplasseringer
- Styrking av Docker- og Kubernetes-miljøer
- Nettverkssikkerhet og isolasjonsteknikker
- Håndtering av hemmeligheter og nøkkelrotasjon
På-enhet og på-plass Inferens
- Fordeler ved lokal inferens for privatliv
- Kantutplasseringsmønstre
- Balansering av ytelse med overholdelse
Differensial Privatliv og Databeskyttelse
- Prinsipper for differensial privatliv
- Åpplagende støymekanismer til AI-arbeidsflyter
- Datatilpasning og anonymiseringsstrategier
Loggføring, Overvåking og Revisjon
- Sikre loggføringspraksiser
- Revisjonsspor for overholdelse
- Realtids overvåking og varsling
Tilgangskontroll og Politikk Gjennomføring
- Rollbasert tilgangskontroll (RBAC)
- Politikk gjennomføring med Open Policy Agent
- Datastyringsrammeverk
Tilfelle studier og beste praksiser
- Utplassering av Ollama i regulerte bransjer
- Balansering av brukervennlighet og privatliv
- Lærdommer fra virkelige implementasjoner
Oppsummering og Neste Skritt
Krav
- Forståelse av IT-sikkerhetsprinsipper
- Erfaring med containerisering og distribusjon
- Kjennskap til kompliansrammeverk som GDPR eller HIPAA
Målgruppe
- Sikkerhetsingeniører
- IT-arkitekter
- Privatsfagsansvarlige
- Kompliansteam
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
Ollama & Dataprivacy: Sikre Utplasseringmønstre Treningskurs - Bestilling
Ollama & Dataprivacy: Sikre Utplasseringmønstre Treningskurs - Forespørsel
Ollama & Dataprivacy: Sikre Utplasseringmønstre - Konsulentforespørsel
Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
Avansert Ollama Modell Feilsøking og Vurdering
35 timerAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation er en dyptgående kurs som fokuserer på diagnostisering, testing og måling av modelloppførsel når man kjører lokale eller private Ollama-utplasseringer.
Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-ingeniører, ML Ops-profesjonelle og QA-praktikanter som ønsker å sikre pålitelighet, troverdighet og operativ beredskap for Ollama-baserte modeller i produksjon.
Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:
- Utføre systematisk feilsøking av Ollama-vertsmodeller og reproducere feilmåter pålitelig.
- Utforme og gjennomføre robuste vurderingsskjemaer med kvantitative og kvalitative målinger.
- Implementere observabilitet (logger, spor, målinger) for å overvåke modellhelse og drift.
- Automatisere testing, validering og regressjonssjekker integrert i CI/CD-pipeline.
Formatet på kurset
- Interaktive forelesninger og diskusjoner.
- Pratisk laboratoriearbeid og feilsøkningsøvelser ved bruk av Ollama-utplasseringer.
- Tilfelleundersøkelser, gruppefeilsøkningsøkter og automatiseringsverksteder.
Tilpassingsalternativer for kurset
- For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.
Bygge private AI-arbeidsflyter med Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å implementere sikre og effektive AI-drevne arbeidsflyter ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Utplasser og konfigurer Ollama for privat AI-behandling.
- Integrer AI-modeller i sikre virksomhetsarbeidsflyter.
- Optimer AI-prestasjoner mens data-privatliv opprettholdes.
- Automatiser virksomhetsprosesser med lokal AI-kapasitet.
- Sikre overholdelse av virksomhets sikkerhets- og styringsprinsipper.
Utplassering og Optimering av LLMs med Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å distribuere, optimalisere og integrere LLM-er ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp og distribuer LLM-er ved hjelp av Ollama.
- Optimaliser AI-modeller for ytelse og effektivitet.
- Utnytt GPU akselerasjon for forbedrede inferenshastigheter.
- Integrer Ollama i arbeidsflyter og applikasjoner.
- Overvåk og vedlikehold AI-modellytelsen over tid.
Fine-Tuning og tilpasse AI-modeller på Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-trening i Norge (online eller på sted) er rettet mot yrkesutøvere på avansert nivå som ønsker å finjustere og tilpasse AI-modeller på Ollama for forbedret ytelse og brukerdefinerte applikasjoner innen spesifikke områder.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
- Opprette en effektiv miljø for finjustering av AI-modeller på Ollama.
- Forberede datasett for overvåket finjustering og forsterkende læring.
- Optimalisere AI-modeller for ytelse, nøyaktighet og effektivitet.
- Implementere tilpassede modeller i produksjonsmiljøer.
- Vurdere forbedringer i modeller og sikre robusthet.
Multimodal Applications with Ollama
21 timerOllama er en plattform som gjør det mulig å kjøre og finjustere store språk- og multimodalmodeller lokalt.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ML-ingeniører, AI-forskere og produktutviklere som ønsker å bygge og distribuere multimodalapplikasjoner med Ollama.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Opprette og kjøre multimodalmodeller med Ollama.
- Integreere tekst, bilde- og lydinnganger for reelle applikasjoner.
- Bygge dokumentforståelses- og visuelle QA-systemer.
- Utvikle multimodalagenter som kan resonnere mellom modaler.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hånds-på-trening med ekte multimodaldata.
- Live-lab-implementering av multimodale rørledninger ved hjelp av Ollama.
Tilpasningsmuligheter for kurset
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Komme i gang med Ollama: Kjøre lokale AI-modeller
7 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot nybegynnere på profesjonelt nivå som ønsker å installere, konfigurere og bruke Ollama for å kjøre AI-modeller på sine lokale maskiner.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå grunnleggende prinsipper og evner til Ollama.
- Opprette Ollama for å kjøre lokale AI-modeller.
- Distribueere og interagere med LLMs ved hjelp av Ollama.
- Optimalisere ytelse og resursbruk for AI-belastninger.
- Utforske brukstilfeller for lokal AI-distribusjon innen ulike branser.
Ollama Anvendelser i Finans
14 timerOllama er et lettvint platform for å kjøre store språkmodeller lokalt.
Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå finanspraktiserere og IT-personale som ønsker å implementere, tilpasse og operasjonalisere Ollama-baserte AI-løsninger i finansielle miljøer.
Ved å fullføre denne treningen vil deltakerne få de ferdighetene som er nødvendige for å:
- Dyrke og konfigurere Ollama for sikker bruk i finansielle operasjoner.
- Integrere lokale LLMs i analytiske og rapporteringsarbeidsflyter.
- Tilpasse modeller til finansspefisk terminologi og oppgaver.
- Bruke beste praksis for sikkerhet, personvern og overholdelse av reguleringer.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Praktiske øvelser med finansielle data.
- Live-lab implementering av finansfokuserte scenarier.
Kursanpassningsalternativer
- For å forespørre en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.
Ollama Anvendelser i Helsevesenet
14 timerOllama er et lettvint platform for å kjøre store språkmodeller lokalt.
Dette instruktørbaserte, live-utdanningsprogrammet (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsevesenpraksisere og IT-team som ønsker å deploye, tilpasse og operasjonalisere AI-løsninger basert på Ollama i kliniske og administrative miljøer.
Ved fullførelse av denne utdanningsprogrammet, vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurere Ollama for sikker bruk i helsevesenmiljøer.
- Integrere lokale språkmodeller i kliniske arbeidsflyter og administrative prosesser.
- Tilpasse modeller for helsevesen-spesifikk terminologi og oppgaver.
- Bruke beste praksis for personvern, sikkerhet og reguleringsforhold.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Praktiske demonstrasjoner og veiledede øvelser.
- Praktisk implementering i et sandboxed helsevesenssimuleringmiljø.
Kursanpassningsmuligheter
- For å be om en tilpasset utdanningsprogram for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Ollama for Ansvarlig AI og Styring
14 timerOllama er en plattform for å kjøre store språk- og multimodelle modeller lokalt, med støtte for styring og ansvarsfull AI-praksis.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagpersoner som ønsker å implementere rettferdighet, gjennomsiktighet og ansvarlighet i Ollama-drevne applikasjoner.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Bruke prinsipper for ansvarsfull AI i Ollama-utplasseringer.
- Implementere strategier for innholdsfiltrering og biasreduksjon.
- Utforme styringsarbeidsflyter for AI-tilpasning og auditabilitet.
- Etablere overvåking og rapporteringsrammeverk for overholdelse.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hendene på styringsarbeidsflytedesign-laboratorier.
- Tilfeller og øvelser fokusert på overholdelse.
Tilpasningsalternativer for kurs
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å ordne.
Ollama Skalering & Infrastrukturoptimalisering
21 timerOllama er en plattform for å kjøre store språk- og multimodelle modeller lokalt og i stor skala.
Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte ingeniører som ønsker å skalere Ollama-innstillinger for multi-bruker, høy-ytelses og kostnadseffektive miljøer.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
- Konfigurere Ollama for multi-bruker og distribuerte arbeidsbelastninger.
- Optimalisere GPU- og CPU-resursallokering.
- Implementere autoskalering, batching og latensreduksjonstrategier.
- Overvåke og optimalisere infrastruktur for ytelse og kostnadseffektivitet.
Format på kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hendene-på-deployering og skaleringslaboratorier.
- Praktiske optimaliseringsøvelser i levende miljøer.
Tilpasningsmuligheter for kurset
- For å anmode om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.
Prompt Engineering Mastery med Ollama
14 timerOllama er en plattform som gjør det mulig å kjøre store språk- og multimodelle modeller lokalt.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-praktikere som ønsker å mestre prompt engineering-teknikker for å optimalisere Ollama-utdata.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Designe effektive prompts for ulike bruksområder.
- Bruke teknikker som priming og chain-of-thought-strukturering.
- Implementere prompt-mal og konteksthanteringsstrategier.
- Bygge flertrinns prompt-piplines for komplekse arbeidsflyter.
Format på kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Praktiske øvelser med prompt design.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Tilpassingsmuligheter for kurset
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.