Build a Local Private AI Stack: Self-Hosted LLMs and RAG

По мере того как AI становится неотъемлемой частью современных рабочих процессов, отправка конфиденциальных данных публичным облачным провайдерам создает серьезные риски для конфиденциальности. Запуск собственного локального стека AI позволяет вашей команде использовать мощные модели, сохраняя при этом полную безопасность проприетарных данных. Этот курс познакомит вас с основополагающими концепциями настройки частной, self-hosted инфраструктуры AI. Вы узнаете, как запускать Large Language Models (LLMs) локально, создавать безопасные внутренние API-шлюзы и внедрять Retrieval-Augmented Generation (RAG) для связи AI с вашими внутренними документами. Чему вы научитесь: - Понимать основные различия между облачными и локальными развертываниями AI. - Настраивать базовую инфраструктуру для self-hosting Large Language Models. - Проектировать конвейер Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием современных векторных баз данных. - Настраивать API-шлюз для управления и маршрутизации командных запросов к вашему локальному AI. - Применять фундаментальные концепции контейнеризации и MLOps для надежного развертывания. - Практиковать основы prompt engineering для оптимизации выходных данных локальных моделей. Курс начинается с основной терминологии AI и концепций архитектуры, после чего переходит к практическим стратегиям развертывания. Вы ознакомитесь с пошаговыми сценариями и примерами конфигурации, чтобы понять, как соединяется каждый компонент стека приватного AI. Этот курс, предназначенный для начинающих, будущих инженеров платформ и разработчиков, желающих разобраться в инфраструктуре AI, не требует предварительного опыта в машинном обучении. Начните создавать свою безопасную, приватную среду AI уже сегодня.