Képzések
Karrierutak Cégeknek Blog Kapcsolat
Mentorált

Sovereign AI Engineer – Lokális LLM fejlesztés és üzemeltetés

LM-ek finomhangolása, optimalizálása és vállalati integrációja saját infrastruktúrán
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
290 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék
Szerző: Cubix Institute of Technology
Sajátítsd el, hogyan építhetsz és üzemeltethetsz vállalati szintű, felhőfüggetlen AI rendszereket
 

nyílt forráskódú modellek (pl. Llama 3, Mistral) finomhangolásával és optimalizálásával saját infrastruktúrán, kiváltva ezzel a költséges és adatvédelmi kockázatot rejtő publikus API-kat!

Mit nyújt a képzés?
 
> Hardver-tervezés: Megtanulsz pontos hardverbecslést végezni (VRAM számítás, sávszélesség-tervezés), hogy tudd, milyen GPU szükséges egy adott modell futtatásához, és mikor éri meg a saját infrastruktúra a felhővel szemben.
> Költséghatékony optimalizáció (kvantálás): Elsajátítod a kvantálási eljárásokat (GGUF, AWQ, GPTQ), amelyekkel drasztikusan csökkentheted az open source AI modellek memóriaigényét (pl. FP16-ról INT4-re), lehetővé téve a futtatást akár consumer hardveren vagy CPU-n is.
> Modell-testreszabás finomhangolással (Fine-Tuning): Megtanulod a PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) és LoRA módszereket, amelyekkel nem "nulláról", hanem hatékonyan, kevés erőforrással taníthatsz be modelleket saját feladatokra.
> Adat-előkészítés és formázás: Képes leszel "nyers" vállalati adatokból tanító adatbázist készíteni, és megérted a Chat Template-ek, valamint a strukturált adatbeviteli formátumok (JSONL) fontosságát a modell helyes működéséhez.
> Production inferencia szerverek: Túlmutatva az egyszerű szkripteken, megtanulsz nagy terhelést bíró szervereket (vLLM, TGI, Ollama) üzemeltetni, amelyek olyan technológiákkal optimalizálják a válaszidőt, mint a PagedAttention alapú Continuous Batching.
> AIOps és konténerizáció: Megszerzed a tudást a rendszerek Docker konténerbe csomagolásához (NVIDIA Container Toolkit), biztosítva a fejlesztői és éles környezet közötti hordozhatóságot és skálázhatóságot.
> Biztonságos, Air-Gapped rendszerek: Képessé válsz internetkapcsolat nélküli (offline) környezetbe telepíteni AI rendszereket, integrálva lokális vektoradatbázisokkal (RAG), így garantálva az adatszuverenitást miközben megismered az alkalmazásbiztonsági kockázatokat is (pl. prompt injection elleni védelem).
> Nyílt forráskódú ökoszisztéma: Mélyreható ismereteket szerzel a Hugging Face platform használatáról és a különböző nyílt modellek (Llama 3, Mistral) architektúrájának összehasonlításáról.
Miért érdemes belevágnod?
 

A vállalatok 90%-a "AI csapdában" érzi magát. Egyrészt a versenyképességhez elengedhetetlen a mesterséges intelligencia használata, másrészt szigorú adatvédelmi szabályok (GDPR, üzleti titok, banktitok, stb.) és biztonsági kockázatok miatt nem tölthetik fel érzékeny adataikat a nyilvános, "Black Box" működésű felhőmegoldásokba (pl. ChatGPT).

Emellett pedig a felhőalapú API-k "token alapú" árazása miatt, lineárisan növekvő költségek sok szervezet számára hosszú távon fenntarthatatlanok.

A megoldást a "Sovereign AI" jelenti. Az utóbbi időben megjelenő nyílt forráskódú modellek (pl. Llama 3) teljesítménye már eléri a zárt rendszerekét, de ingyenesek és saját szerveren futtathatók.

Miért most?

> Technológiai áttörés: Az új kvantálási eljárások (pl. GGUF) lehetővé teszik, hogy amihez tavaly még egy szuperszámítógép kellett, az ma fusson egy erős gamer PC-n vagy egyetlen bérelt GPU-n.
> Függetlenség: A saját modell használata megszünteti a függőséget a nagy tech óriásoktól.
> Piaci Trend: Az "AI Engineer" az év egyik legkeresettebb IT pozíciója. A cégek ugyanis olyan mérnököket keresnek, akik képesek összerakni ezeket a rendszereket.
Mit valósítasz meg a képzés során?
 

A képzés gerincét egy átfogó, "Zero-Data-Leakage" projekt adja. Nem játékadatokkal dolgozol a felhőben, hanem lépésről lépésre építesz fel egy olyan céges AI infrastruktúrát, amely 100%-ban a te ellenőrzésed alatt áll, és fizikailag soha nem hagyja el a saját szerveredet. A projekt főbb mérföldkövei:

> Open Source Modell "honosítás": Megtanulod kiválasztani a feladathoz legjobb nyílt forráskódú modellt (pl. Llama 3, Mistral), és letöltöd azt a saját gépedre ("On-Premise"). Megérted, hogyan veheted át a teljes kontrollt a kód felett, szemben a "fekete doboz" API-kkal.
> Kvantálás, azaz optimalizálás saját vasra: A nagy erőforrásigényű modelleket optimalizálod a rendelkezésre álló hardverhez. A kvantálási eljárások (GGUF, INT4) alkalmazásával eléred, hogy a modell költséges adatközpontok helyett akár egyetlen lokális GPU-n is hatékonyan fusson, a teljesítmény különösebb csökkenése nélkül.
> Biztonságos finomhangolás - Sovereign Fine-Tuning: A modellt saját, érzékeny céges adatokkal (belső szabályzatok, szerződések) tanítod be a PEFT és LoRA technológiák használatával. A kulcsfontosságú különbség, hogy az adataid végig a saját rendszeredben maradnak, a tanítási folyamat teljesen offline történik, garantálva az adatszuverenitást.
> Air-Gapped inferencia szerver: Építesz egy éles környezetbe szánt backend rendszert (vLLM vagy Ollama alapokon), amelyet Docker konténerbe csomagolsz. A rendszert úgy tervezed meg, hogy internetkapcsolat nélkül (Air-Gapped módban) is képes legyen kiszolgálni a kéréseket, minimalizálva a biztonsági kockázatokat.
> Végtermék = "Private Enterprise GPT": A kurzus végére egy működő belső alkalmazást demózol, amely a finomhangolt modelledet használja. Ez a rendszer képes a céges tudásbázisból válaszolni úgy, hogy egyetlen bájtnyi adat sem kerül ki külső szolgáltatók szervereire.
Kinek ajánlott?
 
> Backend fejlesztők: Akik szeretnék bővíteni eszköztárukat az AI integrációval és az LLM-alapú alkalmazásfejlesztéssel.
> DevOps / MLOps mérnökök: Akiknek feladata az AI modellek hatékony, biztonságos üzemeltetése (deployment, scaling) és a hardver-erőforrások optimalizálása.
> Tech Lead-ek és CTO-k: Akiknek stratégiai döntéseket kell hozniuk az AI bevezetéséről és az infrastruktúráról.
Mik a képzés előkövetelményei?
 
> Magabiztos középhaladó Python programozási ismeret (függvények, osztályok, csomagkezelés).
> Alapszintű parancssori Linux/Terminal jártasság.
Ki lesz az oktatód?
 

Jagusztin László

CTO @Alerant
Jagusztin László

Több mint 30 éves szakmai tapasztalattal rendelkezik az IT szektorban, különösen a telekommunikációs és energetikai vállalatoknál. Több mint egy évtizedet töltött DevOps bevezetési projektek vezetésével, így mélyrehatóan ismeri a nagyvállalati IT rendszerek modernizációs kihívásait és lehetőségeit. DevOps és Cloud Architect tanácsadóként Magyarország vezető blue chip vállalatainál segíti a digitális átalakulást, biztosítva, hogy az ügyfelek hatékonyan és biztonságosan alkalmazzák a felhőalapú technológiákat.

Szakértelmét számos nemzetközi minősítés is alátámasztja, többek között: Microsoft Certified Solution Architect, Azure DevOps Expert, Azure Security Engineer, AWS Cloud Practitioner, Google Cloud Digital Leader, Oracle Cloud Foundations Associate, SAP Certified Technical Consultant, Certified Ethical Hacker.

A Magyarországi Oracle Felhasználói Csoport (HOUG) alelnöke, és rendszeres előadó szakmai konferenciákon, például az Oracle User Group, DevOps Day és Agicon konferenciákon. Fókuszában a DevOps, IT integráció, komplex architektúrák kialakítása, felhőalapú megoldások és IT szervezeti folyamatok jövője áll. Célja, hogy a legmodernebb technológiák és bevált iparági gyakorlatok alkalmazásával támogassa a vállalatokat a hatékony, skálázható és biztonságos IT infrastruktúrák kialakításában.

Hogyan fogsz tanulni?
 
Ikon
Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét lekérdezéseket fogsz megvalósítani
Ikon
Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
Ikon
Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
Ikon
Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
Ikon
Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
 
Képzés indulásának időpontja
2026.10.16.
Részvételi díj
290.000 Ft / fő

Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK

Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
 
Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, az sem jelent problémát, írj nekünk és ebben is segítünk.
Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
Számlázás: Online fizetésről automatikusan küldünk egy e-számlát, de ha céges számlát szeretnél igényelni vagy a céged finanszírozza a képzésedet, vedd fel velünk a kapcsolatot és segítünk ennek lebonyolításában.
Ajánlói kedvezmény: Ha valaki rád hivatkozik a beiratkozáskor, mindketten garantált 5% kedvezményt kaptok a képzés díjából. Ráadásul, ha többen is jelentkeznek hozzánk rajtad keresztül, minden egyes résztvevő után további 5-5% kedvezményt kapsz és nincs benne felső korlát! ;)
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
 
1.
Jelentkezel a képzésre
Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
2.
Kérdezel még a képzésről
Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra és add meg elérhetőségedet! 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot.
Nem megfelelő ez az időpont?

Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés:
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA KÉPZÉSEK

Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!

Belevágnál, de még előtte szeretnél többet megtudni az adott technológiáról, vagy kíváncsi vagy a képzés részletes tematikájára?

WEBINÁROK Nézd vissza releváns webináriumainkat, ahol meghívott szakértőinktől vagy akár a képzés oktatójától tudhatsz meg még többet az adott témáról. TECH BLOG Ha pedig inkább olvasnál a témában, akkor nézz körbe releváns blogbejegyzéseink között.
Ha a képzéssel vagy webináriumokkal, esetleg a fizetési módokkal vagy akár a kedvezményekkel kapcsolatban kérdésed lenne, keress minket bátran az info@cubixedu.com e-mail címen!
 
A változtatás jogát fenntartjuk.

Sovereign AI Engineer – Lokális LLM fejlesztés és üzemeltetés

LM-ek finomhangolása, optimalizálása és vállalati integrációja saját infrastruktúrán
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
290 000 Ft
Céges ajánlatot kérek
Kívánságlistára rakom Ajándékba veszem Érdekel, de kérdeznék

Hasonló képzések a témában

Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
29 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~5 óra
19 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
9 900 Ft
Mentorált
Mesterséges Intelligencia
8 hét
2026-06-09
290 000 Ft