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Programa do Curso
Fundamentos da IA Local Segura
- O significado de IA local e on-prem em ambientes regulamentados
- IA em nuvem versus implantação interna para cargas de trabalho sensíveis
- Casos de uso corporativo comuns para assistentes privados e suporte a fluxos de trabalho
- Componentes principais de uma arquitetura de IA local segura
Fundamentos do Ollama e de Modelos de Código Aberto
- Como o Ollama se integra a uma pilha de desenvolvimento local
- Download, execução e gerenciamento de modelos localmente
- Seleção de modelos com base em tamanho, qualidade, hardware e licença
- Alinhamento das opções de modelos com tarefas empresariais práticas
Preparação do Ambiente On-Prem
- Preparação de hosts, estações de trabalho e servidores
- Instalação e configuração do Ollama para inferência local
- Uso de containers e ferramentas de desenvolvimento internas
- Verificação de acesso à API e prontidão operacional básica
Trabalhando Eficazmente com Modelos Locais
- Execução de prompts e moldagem de saídas com instruções do sistema
- Reutilização de modelos para tarefas corporativas consistentes
- Gerenciamento de versões de modelos e artefatos internos
- Ajuste básico de desempenho para implantações em CPU e GPU
Construção de Fluxos de Trabalho Práticos com Agentes
- O que torna um fluxo de trabalho autônomo em um ambiente controlado
- Padrões simples para planejamento, uso de ferramentas e ciclos de resposta
- Projeto de assistentes focados em tarefas para operações internas
- Inclusão de revisão humana, lógica de fallback e tratamento de erros
Fluxos de Trabalho de Recuperação Privada
- Fundamentos da geração aumentada por recuperação para acesso a conhecimentos internos
- Preparação de documentos para fragmentação, indexação e busca
- Conexão de um armazenamento vetorial local a uma aplicação baseada no Ollama
- Melhoria da relevância e qualidade das respostas com padrões de recuperação aprimorados
Práticas de Segurança, Governança e Conformidade
- Limites de tratamento de dados e considerações de privacidade
- Controle de acesso, registro de logs e suporte a auditoria
- Segurança de prompts, controles de saída e diretrizes de proteção
- Pontos de verificação de governança para implantação e operação regulamentadas
Padrões de Integração Empresarial
- Exposição de capacidades de IA locais por meio de APIs internas
- Integração de assistentes com aplicações e serviços internos
- Suporte a casos de uso de assistentes, processamento em lote e automação de fluxos de trabalho
- Manutenção de soluções dentro de limites de rede controlados
Avaliação de Soluções de IA Locais
- Avaliação de qualidade, confiabilidade e consistência
- Testes contra requisitos de negócios, políticas e segurança
- Comparação de opções de modelos para tarefas empresariais específicas
- Estabelecimento de um ciclo prático de melhoria para equipes internas
Laboratório de Implementação Prática
- Construção de um assistente privado com Ollama e um modelo de código aberto
- Adição de recuperação sobre documentos internos aprovados
- Introdução de ações simples de agentes e controles de segurança
- Revisão de implantação, operações e pontos de verificação de governança
Planejamento de Adoção e Próximos Passos
- Revisão de decisões chave de projeto e implantação
- Identificação de armadilhas comuns em projetos de IA regulamentados
- Planejamento de casos de uso piloto e alinhamento com partes interessadas
- Definição de um roteiro para adoção segura de IA local
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de IA e desenvolvimento de software
- Familiaridade com ferramentas de linha de comando, containers ou ambientes de desenvolvimento local
- Experiência básica em scripting ou programação
Público-Alvo
- Desenvolvedores e equipes técnicas que constroem soluções de IA privadas em infraestrutura interna
- Profissionais de segurança, conformidade e plataforma que apoiam a IA em ambientes regulamentados
- Líderes técnicos nas áreas de finanças, saúde, governo e defesa que avaliam a adoção de IA on-prem
21 Horas