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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

Número de participantes


Preço por participante

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