Costruisci uno Stack AI Locale e Privato: Self-Hosted LLMs e RAG

Poiché l'AI diventa essenziale per i flussi di lavoro moderni, l'invio di dati sensibili a provider cloud pubblici introduce gravi rischi per la privacy. Gestire il proprio stack AI locale consente al tuo team di sfruttare modelli potenti mantenendo i dati proprietari completamente sicuri. Questo corso ti guida attraverso i concetti fondamentali per configurare un'infrastruttura AI privata e self-hosted. Esplorerai come eseguire Large Language Models (LLMs) localmente, costruire API gateway interni sicuri e implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per connettere l'AI ai tuoi documenti interni. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze principali tra distribuzioni AI basate su cloud e locali. - Configurare l'infrastruttura fondamentale per il self-hosting di Large Language Models. - Progettare una pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando moderni database vettoriali. - Configurare un API gateway per gestire e instradare le richieste del team alla tua AI locale. - Applicare concetti fondamentali di containerizzazione e MLOps per una distribuzione affidabile. - Praticare le basi del prompt engineering per ottimizzare i risultati dei modelli locali. Il corso inizia con la terminologia AI essenziale e i concetti di architettura prima di passare alle strategie di distribuzione pratica. Leggerai scenari scritti passo dopo passo ed esempi di configurazione per capire come ogni componente di uno stack AI privato si connette. Progettato per principianti, aspiranti platform engineer e sviluppatori che desiderano comprendere l'infrastruttura AI, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a costruire oggi stesso il tuo ambiente AI sicuro e privato.