Artwork

Indhold leveret af Vladimir. Alt podcastindhold inklusive episoder, grafik og podcastbeskrivelser uploades og leveres direkte af Vladimir eller deres podcastplatformspartner. Hvis du mener, at nogen bruger dit ophavsretligt beskyttede værk uden din tilladelse, kan du følge processen beskrevet her https://da.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå offline med appen Player FM !

BM127: Lokalne modele AI: Twoje dane, Twoje zasady

50:45
 
Del
 

Manage episode 436658670 series 1407887
Indhold leveret af Vladimir. Alt podcastindhold inklusive episoder, grafik og podcastbeskrivelser uploades og leveres direkte af Vladimir eller deres podcastplatformspartner. Hvis du mener, at nogen bruger dit ophavsretligt beskyttede værk uden din tilladelse, kan du følge processen beskrevet her https://da.player.fm/legal.
Odkryj potęgę lokalnych modeli AI! Uruchom je na swoim laptopie lub serwerze.
Czytaj: https://biznesmysli.pl/lokalne-modele-ai-twoje-dane-twoje-zasady
❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko
✔ Subskrybuj kanał: / @DataWorkshop
👍 Zostaw like!
📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie!
🔑 Dowiesz się:
- Jakie są zalety i wady korzystania z ChatGPT przez stronę internetową vs. API OpenAI lub chmury Azure.
- Czym są modele lokalne, self-hosted, open source i offline oraz jakie dają możliwości.
- Jakie narzędzia ułatwiają uruchamianie i dostosowywanie lokalnych modeli, np. Ollama, LM Studio, Jan.ai, llama.cpp, OpenWebUI.
- Jak lokalne modele językowe wpływają na bezpieczeństwo i prywatność danych.
- Jak wykorzystać lokalne modele do transkrypcji audio, analizy obrazu i innych zadań biznesowych.
- Jakie są wyzwania i ograniczenia związane z korzystaniem z lokalnych modeli.
🔗 Wspomniane narzędzia
- Ollama: https://ollama.com
- LM Studio: https://lmstudio.ai
- Jan.ai: https://jan.ai
- OpenWebUI: https://openwebui.com
- llama.cpp: https://github.com/ggerganov/llama.cpp
- whisper.cpp: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
💬 Podziel się w komentarzach swoimi doświadczeniami z lokalnymi modelami AI. Jakie widzisz zastosowania w swoim biznesie?
Słuchaj/czytaj na innych platformach:
📌 Spotify: https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
📌 Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 Spreker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604
#llm #ai #machinelearning #llama #datascience #genai
🎙️ W tym odcinku:
0:32 - Wprowadzenie do świata LLM i ich biznesowego potencjału
5:48 - Publiczny ChatGPT vs bezpieczeństwo danych firmowych
11:46 - Rewolucja open source: modele Llama dorównują komercyjnym rozwiązaniom
17:15 - Ollama i LM Studio: narzędzia do lokalnego uruchamiania AI
24:51 - Jan.ai i trend małych modeli językowych
29:32 - Korzyści z lokalnych modeli AI: zgodność z GDPR i EU AI Act
35:35 - Whisper CPP: lokalna transkrypcja audio bez kompromisów
44:44 - Kontrola nad modelami AI: klucz do sukcesu w biznesie
49:08 - Phi 3.5 od Microsoft: mały model, wielkie możliwości
  continue reading

226 episoder

Artwork
iconDel
 
Manage episode 436658670 series 1407887
Indhold leveret af Vladimir. Alt podcastindhold inklusive episoder, grafik og podcastbeskrivelser uploades og leveres direkte af Vladimir eller deres podcastplatformspartner. Hvis du mener, at nogen bruger dit ophavsretligt beskyttede værk uden din tilladelse, kan du følge processen beskrevet her https://da.player.fm/legal.
Odkryj potęgę lokalnych modeli AI! Uruchom je na swoim laptopie lub serwerze.
Czytaj: https://biznesmysli.pl/lokalne-modele-ai-twoje-dane-twoje-zasady
❗Obserwuj mnie na LinkedIn https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko
✔ Subskrybuj kanał: / @DataWorkshop
👍 Zostaw like!
📢 Poleć ten podcast znajomym zainteresowanym praktycznym wykorzystaniem AI w biznesie!
🔑 Dowiesz się:
- Jakie są zalety i wady korzystania z ChatGPT przez stronę internetową vs. API OpenAI lub chmury Azure.
- Czym są modele lokalne, self-hosted, open source i offline oraz jakie dają możliwości.
- Jakie narzędzia ułatwiają uruchamianie i dostosowywanie lokalnych modeli, np. Ollama, LM Studio, Jan.ai, llama.cpp, OpenWebUI.
- Jak lokalne modele językowe wpływają na bezpieczeństwo i prywatność danych.
- Jak wykorzystać lokalne modele do transkrypcji audio, analizy obrazu i innych zadań biznesowych.
- Jakie są wyzwania i ograniczenia związane z korzystaniem z lokalnych modeli.
🔗 Wspomniane narzędzia
- Ollama: https://ollama.com
- LM Studio: https://lmstudio.ai
- Jan.ai: https://jan.ai
- OpenWebUI: https://openwebui.com
- llama.cpp: https://github.com/ggerganov/llama.cpp
- whisper.cpp: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
💬 Podziel się w komentarzach swoimi doświadczeniami z lokalnymi modelami AI. Jakie widzisz zastosowania w swoim biznesie?
Słuchaj/czytaj na innych platformach:
📌 Spotify: https://open.spotify.com/show/3ZUaHommHHZU6b4WJiyV2I
📌 Google Podcasts https://music.youtube.com/playlist?list=PLWOCRT27Z94XZzwcRI9-ExMyUXeBrF3W_
📌 Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/us/podcast/biznes-myśli/id1215290277
📌 Spreker: https://www.spreaker.com/podcast/biznes-mysli--2214604
#llm #ai #machinelearning #llama #datascience #genai
🎙️ W tym odcinku:
0:32 - Wprowadzenie do świata LLM i ich biznesowego potencjału
5:48 - Publiczny ChatGPT vs bezpieczeństwo danych firmowych
11:46 - Rewolucja open source: modele Llama dorównują komercyjnym rozwiązaniom
17:15 - Ollama i LM Studio: narzędzia do lokalnego uruchamiania AI
24:51 - Jan.ai i trend małych modeli językowych
29:32 - Korzyści z lokalnych modeli AI: zgodność z GDPR i EU AI Act
35:35 - Whisper CPP: lokalna transkrypcja audio bez kompromisów
44:44 - Kontrola nad modelami AI: klucz do sukcesu w biznesie
49:08 - Phi 3.5 od Microsoft: mały model, wielkie możliwości
  continue reading

226 episoder

Alle episoder

×
 
Loading …

Velkommen til Player FM!

Player FM is scanning the web for high-quality podcasts for you to enjoy right now. It's the best podcast app and works on Android, iPhone, and the web. Signup to sync subscriptions across devices.

 

Hurtig referencevejledning