Zbuduj lokalny, prywatny stos AI: Samodzielnie hostowane LLMs i RAG

W miarę jak AI staje się niezbędna w nowoczesnych procesach pracy, przesyłanie wrażliwych danych do publicznych dostawców chmury wiąże się z poważnym ryzykiem naruszenia prywatności. Uruchomienie własnego lokalnego stosu AI pozwala Twojemu zespołowi wykorzystać potężne modele, zachowując jednocześnie pełne bezpieczeństwo zastrzeżonych danych. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje konfigurowania prywatnej, samodzielnie hostowanej infrastruktury AI. Dowiesz się, jak lokalnie uruchamiać Large Language Models (LLMs), budować bezpieczne wewnętrzne bramy API i wdrażać Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby połączyć AI z Twoimi wewnętrznymi dokumentami. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz kluczowe różnice między wdrożeniami AI w chmurze a wdrożeniami lokalnymi. - Skonfigurujesz podstawową infrastrukturę do samodzielnego hostowania dużych modeli językowych. - Zaprojektujesz potok Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu nowoczesnych wektorowych baz danych. - Skonfigurujesz bramę API do zarządzania i kierowania żądań zespołu do lokalnego AI. - Zastosujesz podstawowe koncepcje konteneryzacji i MLOps w celu zapewnienia niezawodnego wdrażania. - Przećwiczysz podstawy prompt engineering, aby zoptymalizować wyniki lokalnych modeli. Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii AI i koncepcji architektury, a następnie przechodzi do praktycznych strategii wdrażania. Zapoznasz się z opisanymi krok po kroku scenariuszami i przykładami konfiguracji, aby zrozumieć, jak łączą się poszczególne komponenty prywatnego stosu AI. Zaprojektowany dla początkujących, aspirujących inżynierów platform i programistów chcących zrozumieć infrastrukturę AI, kurs ten nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w machine learning. Zacznij budować swoje bezpieczne, prywatne środowisko AI już dziś.