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Plan du cours
Fondamentaux de l'IA locale sécurisée
- Ce que signifient l'IA locale et on-prem dans les environnements réglementés
- IA dans le cloud versus déploiement interne pour les charges de travail sensibles
- Cas d'utilisation enterprise courants pour les assistants privés et le support de flux de travail
- Composants clés d'une architecture d'IA locale sécurisée
Bases de Ollama et des modèles open source
- Comment Ollama s'intègre dans une pile de développement locale
- Télécharger, exécuter et gérer des modèles localement
- Choisir des modèles en fonction de la taille, de la qualité, du matériel et de la licence
- Aligner les options de modèles sur des tâches professionnelles pratiques
Préparation de l'environnement on-prem
- Préparation de l'hôte, de la station de travail et du serveur
- Installation et configuration de Ollama pour l'inférence locale
- Utilisation de conteneurs et d'outils de développement internes
- Vérification de l'accès API et de la préparation opérationnelle de base
Utilisation efficace des modèles locaux
- Exécution de prompts et façonnage des sorties avec des instructions système
- Réutilisation de modèles pour des tâches enterprise cohérentes
- Gestion des versions de modèles et des artefacts internes
- Réglage de performance de base pour les déploiements CPU et GPU
Construction de flux de travail agents pratiques
- Ce qui rend un flux de travail 'agent' dans un cadre contrôlé
- Schémas simples pour la planification, l'utilisation d'outils et les boucles de réponse
- Conception d'assistants focalisés sur les tâches pour les opérations internes
- Ajout de revue humaine, de logique de repli et de gestion des erreurs
Flux de travail de récupération privée
- Bases de la génération augmentée par récupération pour l'accès aux connaissances internes
- Préparation des documents pour le découpage, l'indexation et la recherche
- Connexion d'un magasin vectoriel local à une application basée sur Ollama
- Amélioration de la pertinence et de la qualité des réponses avec de meilleurs schémas de récupération
Pratiques de sécurité, de gouvernance et de conformité
- Limites de gestion des données et considérations de confidentialité
- Contrôle d'accès, journalisation et support d'audit
- Sécurité des prompts, contrôles de sortie et garde-fous
- Points de contrôle de gouvernance pour le déploiement et l'exploitation réglementés
Schémas d'intégration enterprise
- Exposition des capacités d'IA locale via des API internes
- Intégration des assistants avec des applications et services internes
- Support des cas d'utilisation d'assistance, de traitement par lots et d'automatisation de flux de travail
- Maintien des solutions à l'intérieur des limites réseau contrôlées
Évaluation des solutions d'IA locale
- Évaluation de la qualité, de la fiabilité et de la cohérence
- Tests par rapport aux exigences commerciales, réglementaires et de sécurité
- Comparaison des options de modèles pour des tâches enterprise spécifiques
- Établissement d'un cycle d'amélioration pratique pour les équipes internes
Atelier de mise en œuvre pratique
- Construction d'un assistant privé avec Ollama et un modèle open source
- Ajout de récupération sur des documents internes approuvés
- Introduction d'actions agents simples et de contrôles de sécurité
- Revue des déploiements, de l'exploitation et des points de contrôle de gouvernance
Planification de l'adoption et prochaines étapes
- Revue des décisions clés de conception et de déploiement
- Identification des pièges courants dans les projets d'IA réglementés
- Planification des cas d'utilisation pilote et alignement des parties prenantes
- Définition d'une feuille de route pour l'adoption de l'IA locale sécurisée
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'IA et du développement logiciel
- Familiarité avec les outils en ligne de commande, les conteneurs ou les environnements de développement locaux
- Expérience de base en scriptage ou en programmation
Public cible
- Développeurs et équipes techniques construisant des solutions IA privées sur une infrastructure interne
- Professionnels de la sécurité, de la conformité et des plateformes soutenant l'IA dans des environnements réglementés
- Leaders techniques dans les secteurs de la finance, de la santé, du gouvernement et de la défense évaluant l'adoption de l'IA on-prem
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