Erstellen Sie einen lokalen privaten AI-Stack: Selbstgehostete LLMs und RAG

Da AI für moderne Arbeitsabläufe unverzichtbar wird, birgt das Senden sensibler Daten an öffentliche Cloud-Anbieter erhebliche Datenschutzrisiken. Der Betrieb Ihres eigenen lokalen AI-Stacks ermöglicht es Ihrem Team, leistungsstarke Modelle zu nutzen und gleichzeitig proprietäre Daten absolut sicher zu halten. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte zur Einrichtung einer privaten, selbstgehosteten AI-Infrastruktur. Sie werden untersuchen, wie Sie Large Language Models (LLMs) lokal ausführen, sichere interne API-Gateways aufbauen und Retrieval-Augmented Generation (RAG) implementieren, um AI mit Ihren internen Dokumenten zu verbinden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernunterschiede zwischen Cloud-basierten und lokalen AI-Bereitstellungen. - Konfigurieren Sie die grundlegende Infrastruktur für das Selbsthosting von Large Language Models. - Entwerfen Sie eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline unter Verwendung moderner Vektordatenbanken. - Richten Sie ein API-Gateway ein, um Teamanfragen zu verwalten und an Ihre lokale AI weiterzuleiten. - Wenden Sie grundlegende Konzepte der Containerisierung und MLOps für eine zuverlässige Bereitstellung an. - Üben Sie die Grundlagen des Prompt Engineering, um die Ausgaben lokaler Modelle zu optimieren. Der Kurs beginnt mit wichtigen AI-Terminologien und Architekturkonzepten, bevor er zu praktischen Bereitstellungsstrategien übergeht. Sie werden schrittweise schriftliche Szenarien und Konfigurationsbeispiele durchlesen, um zu verstehen, wie die einzelnen Komponenten eines privaten AI-Stacks miteinander verbunden sind. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Platform Engineers und Entwickler, die AI-Infrastrukturen verstehen möchten, und erfordert keine vorherige Erfahrung im Bereich Machine Learning. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer sicheren, privaten AI-Umgebung.