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코스 개요
Ollama를 사용한 사설 AI 소개
- 기업 AI에서 Ollama의 역할 개요
- AI 모델을 개인적으로 실행하는 이점
- 클라우드 기반 AI 솔루션과 비교
안전한 AI 인프라 구축
- 온프레미스 및 자체 호스트 서버에서 Ollama 배포
- 액세스 제어 및 인증 구성
- AI 모델 데이터에 대한 암호화 구현
사설 환경에서 AI 모델 배포
- 로컬에서 LLMs를 로드하고 관리합니다.
- 사설 배포를 위한 성능 최적화
- AI 모델 버전 제어 및 업데이트 확보
안전한 AI 워크플로 구축
- AI 기반 자동화 파이프라인 설계
- Ollama를 기업 애플리케이션과 통합합니다.
- 보안 및 거버넌스 정책 준법성 확보
AI 모델 성능 및 효율성 최적화
- 고속 처리를 위한 GPU 가속 활용
- 사설 워크로드를 위한 AI 모델 세부 조정
- AI 성능 모니터링 및 유지 관리
준법성 및 데이터 보안 확보
- 기업 AI 보안을 위한 최선의 방법론
- 사설 AI 모델에 대한 데이터 보존 정책
- 규제 준법성 고려사항 (GDPR, HIPAA 등)
사설 AI 워크플로 확장
- 대기업에서의 AI 기능 확장
- 사설 및 클라우드 AI를 결합한 하이브리드 접근 방식
- 사설 AI 배포의 미래 동향
요약 및 다음 단계
요건
- AI 모델 배포 및 관리 경험
- 네트워크 보안 및 액세스 제어에 대한 이해
- 기업 자동화 및 DevOps 실천 방식에 대한 이해
대상자
- AI 기반 워크플로를 설계하는 기업 아키텍트
- 준법성 및 데이터 보안을 확보하는 보안 분석가
- 비즈니스 운영에 AI를 통합하는 자동화 엔지니어
14 시간