Dreitägiger Praxisworkshop
Lokale KI mit Ollama, OpenWebUI und RAG praktisch aufbauen
In drei Tagen arbeiten Sie mit lokalen Sprachmodellen und Ollama, richten OpenWebUI ein und erstellen mit Python eine RAG-Pipeline. Ein Hackathon zu Prompt Injection verbindet Anwendung mit kritischer Prüfung.
- 3 Tage
Praxisworkshop
- Ollama & OpenWebUI
Lokale Modelle und Oberfläche
- Python & RAG
Eine Pipeline aufbauen
Für wen dieser Workshop gedacht ist
Für Mitarbeitende und Teams, die lokale Sprachmodelle praktisch kennenlernen und eine kleine Anwendung nachvollziehen möchten. Die Übungen verbinden Modellnutzung, Einrichtung einer Oberfläche und Programmierung. Vorkenntnisse und technische Umgebung klären wir vor der Buchung.
Wenn Ihr Team zuerst allgemeine KI-Grundlagen benötigt, ist der Grundlagenkurs ein möglicher Einstieg. Für eine breitere Vertiefung von APIs, Integration und Betrieb vergleichen Sie die KI-Schulung für Software-Entwickler.
Die Inhalte: von der Modellnutzung zur eigenen kleinen Pipeline
Diese Themen gehören zum dreitägigen Format. Reihenfolge und Übungstiefe stimmen wir auf die Gruppe ab.
Ollama verwenden
Mit einem lokalen Sprachmodell arbeiten und die Modellnutzung in der Workshop-Umgebung nachvollziehen.
OpenWebUI einrichten
Die Oberfläche aufsetzen und für die Interaktion mit dem Modell verwenden.
Mit Python programmieren
Die Programmierung für die praktischen Übungen und die spätere Pipeline einsetzen.
Eine RAG-Pipeline erstellen
Dokumente, Retrieval und Modellausgabe in einem überschaubaren Übungsablauf verbinden.
Prompt Injection verstehen
Untersuchen, wie Eingaben Anweisungen beeinflussen können und wo die Grenzen eines Systemprompts liegen.
Im kleinen Hackathon testen
Gemeinsam versuchen, die Anweisungsgrenzen eines Übungssystems zu umgehen, und die beobachteten Ergebnisse besprechen.
Was Sie im Workshop selbst bearbeiten
Ein Modell mit Ollama verwenden.
OpenWebUI einrichten und mit dem Modell interagieren.
Mit Python arbeiten und eine RAG-Pipeline erstellen.
Prompt-Injection-Versuche in einer Übungsumgebung durchführen und besprechen.
Diese Tätigkeiten beschreiben das praktische Lernformat. Welche Aufgaben Teilnehmende anschließend selbstständig übernehmen können, hängt von Vorkenntnissen und Übung ab. Ein Workshop ist keine Freigabe für den produktiven Betrieb eines Systems.
Ein kritischer Blick gehört zur Praxis
Im Hackathon geht es darum, Anweisungen und den Zugriff auf geschützte Informationen zu untersuchen. Die Übungsumgebung und zulässigen Inhalte stimmen wir vorab ab. Danach besprechen wir, was die Versuche über das Verhalten des Übungssystems zeigen und welche Fragen offenbleiben.
Lokaler Modellbetrieb und Datenschutz sind verschiedene Fragen. Wir klären für die Schulungsumgebung, welche Modelle und Funktionen verwendet werden und welche Datenwege entstehen. Mehr zum Entscheidungsrahmen finden Sie unter Datensouveränität für KI.
Vorbereitung und Buchung
Was wir vor dem Workshop mit Ihnen abstimmen
So passen Übungen und technische Umgebung zur Gruppe.
Gruppe und Vorkenntnisse
Teilnehmendenrollen, Erfahrung mit Python und KI sowie gewünschte Übungstiefe.
Technische Umgebung
Arbeitsgeräte, Installation, Zugänge und freigegebene Modelle. Die konkrete Vorbereitung wird vor dem Termin vereinbart.
Übungen und Daten
Geeignete Beispiele, verfügbare Dokumente und Regeln für die Übungsumgebung.
Format und Leistungsumfang
Drei Tage Workshop; Termin, Gruppengröße, Unterlagen, Begleitung und Preis werden im Angebot abgestimmt.
Ihr Trainer
Mit Software- und Trainingspraxis
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Martin Kogut
Gründer, KI-Berater und Trainer
Martin Kogut ist Softwareentwickler und Gründer von hypescale in Berlin. In aktuellen Workshops unterrichtet er lokale Sprachmodelle, Ollama, OpenWebUI, Python, den Aufbau einer RAG-Pipeline und Prompt Injection.
- Lokale LLMs
- Ollama
- OpenWebUI
- Python
- RAG
- Prompt Injection
FAQ
Fragen zum lokalen LLM-Workshop
Das passende nächste Thema
Für die Arbeit mit Unternehmenswissen: KI-Wissensdatenbanken und RAG. Für ein breiteres Trainingsprogramm: alle KI-Schulungen. Wie Lernen in die Erprobung von Anwendungen übergehen kann, zeigt Carano.
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