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Plan du cours
Fondements de l'IA locale sécurisée
- Ce que signifient l'IA locale et en interne dans les environnements régulés
- IA cloud versus déploiement interne pour les charges sensibles
- Cas d'utilisation enterprise courants pour les assistants privés et le support de flux de travail
- Composants principaux d'une architecture IA locale sécurisée
Fondamentaux d'Ollama et des modèles open source
- Comment Ollama s'intègre dans une pile de développement local
- Téléchargement, exécution et gestion des modèles en local
- Choix des modèles en fonction de la taille, de la qualité, du matériel et de la licence
- Adéquation des options de modèles aux tâches commerciales pratiques
Préparation de l'environnement interne
- Préparation de l'hôte, de la station de travail et du serveur
- Installation et configuration d'Ollama pour l'inférence locale
- Utilisation des conteneurs et des outils de développement internes
- Vérification de l'accès API et de la préparation opérationnelle de base
Travail efficace avec les modèles locaux
- Exécution d'invites et façonnage des sorties avec des instructions système
- Réutilisation des templates pour des tâches enterprise cohérentes
- Gestion des versions de modèles et des artefacts internes
- Tuning de performance de base pour les déploiements CPU et GPU
Construction de flux de travail agentiques pratiques
- Ce qui rend un flux de travail agentique dans un environnement contrôlé
- Modèles simples pour la planification, l'utilisation d'outils et les boucles de réponse
- Conception d'assistants axés sur la tâche pour les opérations internes
- Ajout de revue humaine, de logique de repli et de gestion des erreurs
Flux de travail de récupération privés
- Fondamentaux de la génération augmentée par récupération pour l'accès aux connaissances internes
- Préparation des documents pour le fractionnement, l'indexation et la recherche
- Connexion d'un vector store 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, gouvernance et conformité
- Limites de traitement des données et considérations de confidentialité
- Contrôle d'accès, journalisation et support d'audit
- Sécurité des invites, contrôles de sortie et garde-fous
- Points de contrôle de gouvernance pour le déploiement et l'exploitation réglementés
Patterns d'intégration enterprise
- Mise à disposition des capacités IA locales via des APIs internes
- Intégration des assistants avec des applications et services internes
- Support des cas d'utilisation assistant, par lots et automatisation de flux de travail
- Maintien des solutions à l'intérieur des limites réseau contrôlées
Évaluation des solutions IA locales
- Évaluation de la qualité, de la fiabilité et de la cohérence
- Tests par rapport aux exigences commerciales, de politique et de sécurité
- Comparaison des options de modèles pour des tâches enterprise spécifiques
- Établissement d'un cycle d'amélioration pratique pour les équipes internes
Labo d'implémentation pratique
- Construction d'un assistant privé avec Ollama et un modèle open source
- Ajout de la récupération sur des documents internes approuvés
- Introduction d'actions agentiques simples et de contrôles de sécurité
- Revue du déploiement, des opérations 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 pilotes et alignement des parties prenantes
- Définition d'une feuille de route pour l'adoption d'une 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 basique en scripting ou programmation
Audience
- Développeurs et équipes techniques construisant des solutions IA privées sur une infrastructure interne
- Professionnels de la sécurité, de la conformité et de la plateforme soutenant l'IA dans les environnements régulés
- Chefs de technique dans la finance, la santé, le gouvernement et la défense évaluant l'adoption d'une IA en interne
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