Pelatihan AI Sovereignty di Jakarta

Pelatihan langsung yang dibimbing instruktur di Jakarta (online atau onsite) ini ditujukan bagi administrator sistem dan insinyur DevOps yang ingin melakukan deployment, konfigurasi, dan manajemen klaster EXO untuk inferensi LLM privat di seluruh beberapa node Apple Silicon atau Linux.

Pelatihan langsung ini yang dibimbing oleh instruktur di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur DevOps dan arsitek infrastruktur yang ingin mengotomatisasi penyediaan, pemantauan, dan manajemen siklus hidup klaster AI privat yang dibangun di atas EXO.

Pelatihan langsung ini dengan instruktur di Jakarta (online live training atau onsite live training) ditujukan bagi insinyur keamanan dan petugas kepatuhan yang ingin memperkuat penyebaran EXO, mengendalikan akses model, serta mengelola beban kerja AI yang sepenuhnya dijalankan secara on-premise.

Pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang dan tim teknis yang ingin menggunakan Ollama serta model terbuka untuk membangun dan menjalankan solusi AI agens pribadi di infrastruktur internal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menginstal dan mengkonfigurasi Ollama, mengevaluasi dan menjalankan model terbuka secara lokal, membuat alur kerja agens sederhana berbasis pengambilan informasi, serta menerapkan kontrol keamanan dan tata kelola untuk lingkungan yang teregulasi.

Ollama adalah alat open-source untuk menjalankan model bahasa besar secara lokal pada perangkat konsumen dan enterprise. Ollama menyederhanakan kuantisasi model, alokasi GPU, dan penyajian API ke dalam satu antarmuka baris perintah (CLI), memungkinkan organisasi untuk meng-host mandiri LLM seperti Llama, Mistral, dan Qwen tanpa mengirimkan prompt atau data ke OpenAI, Anthropic, atau Google.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi para pemimpin TI tingkat menengah, profesional kepatuhan, tim keamanan, dan arsitek enterprise yang ingin menerapkan prinsip-prinsip AI berdaulat serta praktik tata kelola untuk merancang lingkungan AI yang melindungi data sensitif, mendukung persyaratan lokalisasi, dan mengurangi ketergantungan pada vendor tertentu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu: menjelaskan konsep AI berdaulat, mengevaluasi opsi hosting dan tata kelola, menetapkan kontrol untuk prompt dan log, serta menyusun peta jalan adopsi yang praktis.