ໂທ. 02-570-8449 ມືຖື 088-807-9770 ຊຳລະເງິນ
ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ @itgenius
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ຫຼັກສູດເວີກຊັອບຕາຕະລາງຝຶກອົບຮົມ
ສຳລັບອົງກອນ
ຝຶກອົບຮົມພາຍໃນອົງກອນ (In-house)AI Transformationຝຶກອົບຮົມໜ່ວຍງານລັດບໍລິການພັດທະນາລະບົບເຊົ່າຫ້ອງຝຶກອົບຮົມ
ບົດຄວາມ
ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ
ຮູ້ຈັກສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌ວິທະຍາກອນຜົນງານລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາຊ່ອງທາງຊຳລະເງິນ
ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຄອສອອນລາຍ
ຮູບແບບສີ
ພາສາ
THENLA
ສອບຖາມຫຼັກສູດເລືອກຊ່ອງທາງທີ່ສະດວກ ທີມງານຕອບເອງທຸກຊ່ອງທາງ
LINE @itgeniusຕອບໄວທີ່ສຸດ · ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ
ໂທລະສັບ
02-570-8449ຫ້ອງການ088-807-9770ມືຖື
ອີເມວ ແລະ ໂຊຊຽວ
contact@itgenius.co.thສຳລັບໃບສະເໜີລາຄາ ແລະ ເອກະສານFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengຂໍຄຳປຶກສາຈັດຝຶກອົບຮົມໃຫ້ທີມ
ໜ້າຫຼັກ / ຫຼັກສູດ / AI / ລາຍລະອຽດ
AI · AIC-88

Enterprise GenAI Gateway and Private AI Platform

หลักสูตร Enterprise GenAI Gateway and Private AI Platform เป็นการอบรมการสร้างช่องทางกลางสำหรับใช้ AI ในองค์กรด้วย LiteLLM และ Open WebUI ครอบคลุมการคุมสิทธิ์ งบประมาณ นโยบายข้อมูล Guardrail และ Log เหมาะกับผู้จัดการฝ่าย IT, Solution Architect และทีม Platform จบแล้วได้แพลตฟอร์ม AI ต้นแบบและร่างนโยบาย

ອັບເດດລ່າສຸດ
Enterprise GenAI Gateway and Private AI Platform
ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 7,110 ບາດ / ທ່ານ 7,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້
PDFດາວໂຫຼດ Course Outline
  • ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
  • ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
  • ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
  • ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

เมื่อพนักงานทุกแผนกเริ่มใช้ AI องค์กรมักเจอปัญหาเดียวกัน แต่ละทีมสมัครบริการคนละเจ้า ถือ API Key กันเอง ไม่มีใครรู้ว่าค่าใช้จ่ายรวมเท่าไร ข้อมูลลูกค้าหรือเอกสารลับอาจถูกส่งออกไปโดยไม่ตั้งใจ และเมื่อเกิดเหตุก็ไม่มี Log ให้ตรวจย้อนหลัง การห้ามใช้ไม่ได้ผล ทางออกที่ยั่งยืนกว่าคือสร้างช่องทางกลางที่ปลอดภัยและสะดวกพอที่ทุกคนอยากใช้ ด้วย GenAI Gateway และแพลตฟอร์ม AI ภายในองค์กร

หลักสูตรนี้พาผู้บริหารฝ่าย IT, Solution Architect และทีม Platform ออกแบบและลงมือตั้ง GenAI Gateway กับแพลตฟอร์ม AI ภายในองค์กรด้วยเครื่องมือโอเพนซอร์ส เริ่มจากสถาปัตยกรรมอ้างอิงและการจัดชั้นข้อมูลเพื่อกำหนดว่าข้อมูลแบบไหนส่งไปโมเดลใดได้ จากนั้นติดตั้ง LiteLLM รวม Cloud API และโมเดลภายในไว้หลัง Endpoint เดียว ตั้ง Routing, Fallback, Virtual Key,

งบประมาณและ Rate Limit แล้วเปิดหน้าแชตด้วย Open WebUI ที่เชื่อม SSO และสิทธิ์ตามกลุ่มผู้ใช้ ต่อด้วย Guardrail ปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล การเก็บ Log และ Trace ด้วย Langfuse การคุมค่าใช้จ่ายแบบ Chargeback และการวางระบบ Production ปิดท้ายด้วย Capstone ออกแบบแพลตฟอร์ม AI พร้อมนโยบายการใช้งานขององค์กรตนเอง (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

  • ออกแบบสถาปัตยกรรม GenAI Gateway และแพลตฟอร์ม AI ภายในองค์กรได้
  • กำหนดนโยบายเลือกโมเดลตามชั้นความลับของข้อมูลได้
  • ติดตั้ง LiteLLM รวมหลายผู้ให้บริการและโมเดลภายในไว้หลัง API เดียวได้
  • คุมสิทธิ์ งบประมาณ และ Rate Limit ด้วย Virtual Key ตามทีมและผู้ใช้ได้
  • เปิดหน้าแชตองค์กรด้วย Open WebUI พร้อม SSO และสิทธิ์ตามกลุ่มได้
  • ตั้ง Guardrail และระบบ Log, Trace และรายงานค่าใช้จ่ายที่ตรวจสอบย้อนหลังได้
  • วางแผนนำแพลตฟอร์มขึ้น Production พร้อมนโยบายการใช้ AI ขององค์กร

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

  • ผู้จัดการฝ่าย IT และ CIO ที่ต้องวางแนวทางการใช้ AI ของทั้งองค์กร
  • Solution Architect และ Enterprise Architect ที่ออกแบบระบบ AI ร่วมกับระบบเดิม
  • ทีม Platform, DevOps และ Infrastructure ที่ต้องติดตั้งและดูแลบริการ AI กลาง
  • ทีม Security, Compliance และ DPO ที่ต้องกำกับการใช้ข้อมูลกับ AI
  • หัวหน้าทีมพัฒนาที่ต้องการ API ของ AI ที่คุมสิทธิ์และค่าใช้จ่ายได้ให้ทุกทีม

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

  • ใช้ Docker และ Docker Compose ขั้นพื้นฐานได้
  • เข้าใจระบบ IT องค์กร เช่น เครือข่าย, Reverse Proxy, Active Directory หรือ SSO
  • เคยใช้ ChatGPT หรือบริการ AI อื่นและเข้าใจแนวคิด API Key เบื้องต้น
  • โน้ตบุ๊ก RAM 16 GB ขึ้นไปที่ติดตั้ง Docker ได้ พร้อมสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยาย Workshop และ Lab ที่ค่อย ๆ ประกอบแพลตฟอร์มชุดเดียวตลอดหลักสูตร ระดับ Intermediate ทุก Lab รันบนเครื่องของผู้เรียนด้วย Docker และโมเดลภายในผ่าน Ollama จึงทำได้ครบโดยไม่ต้องมีบัญชี Cloud AI ส่วนการทดลองกับ Cloud API

ใช้บัญชีของผู้เรียนหรือองค์กรเอง หลักสูตรเน้นงานแพลตฟอร์มและการกำกับดูแล ทั้ง Gateway การคุมสิทธิ์ งบประมาณ นโยบายข้อมูล และการตรวจสอบย้อนหลัง หากต้องการรันโมเดลภายในเชิงลึกแนะนำหลักสูตร Local LLM Deployment with Ollama and vLLM เพิ่มเติม ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ไฟล์ docker-compose และไฟล์ตั้งค่า แม่แบบนโยบายการใช้ AI และแบบจำลอง Chargeback กลับไปใช้งานต่อ

Day 1 สถาปัตยกรรม Gateway และการคุมสิทธิ์

Section 1: ทำไมองค์กรต้องมี GenAI Gateway

  • ปัญหาที่พบเมื่อใช้ AI แบบต่างคนต่างใช้: Shadow AI, Key กระจัดกระจาย และค่าใช้จ่ายที่มองไม่เห็น
  • บทบาทของ Gateway: จุดเดียวสำหรับสิทธิ์ ค่าใช้จ่าย นโยบาย และ Log
  • สถาปัตยกรรมอ้างอิงของแพลตฟอร์ม AI ภายในองค์กรตั้งแต่ผู้ใช้จนถึงโมเดล
  • ภาพรวมเครื่องมือโอเพนซอร์สและบริการ Gateway บน Cloud เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจ
  • Workshop: สำรวจการใช้ AI ปัจจุบันขององค์กรตัวเองและจุดเสี่ยง

Section 2: Workshop: จัดชั้นข้อมูลและนโยบายเลือกโมเดล

  • จัดชั้นข้อมูล เช่น สาธารณะ ภายใน ลับ และข้อมูลส่วนบุคคล
  • จับคู่ชั้นข้อมูลกับโมเดลที่อนุญาต: Cloud API แบบ Enterprise หรือโมเดลภายใน
  • อ่านเงื่อนไขการใช้ข้อมูลของผู้ให้บริการ AI เรื่องการเก็บและการนำข้อมูลไปฝึก
  • ข้อพิจารณาตาม PDPA เมื่อส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปประมวลผล
  • Workshop: ร่างตารางนโยบายว่าข้อมูลแบบใดใช้กับโมเดลใดได้

Section 3: Lab: ติดตั้ง LiteLLM, Routing และ Fallback

  • ติดตั้ง LiteLLM พร้อม PostgreSQL และ Redis ด้วย Docker Compose
  • กำหนด Model List ใน config.yaml รวม Cloud API และโมเดลภายในผ่าน Ollama ภายใต้ชื่อกลางขององค์กร
  • เรียกทุกโมเดลผ่าน OpenAI-compatible Endpoint เดียว และเก็บ API Key ของผู้ให้บริการเป็น Secret
  • Load Balancing, Fallback, Retry และ Timeout เมื่อผู้ให้บริการล่มหรือเกินโควตา
  • Routing ตามชั้นข้อมูล และ Caching ด้วย Redis เพื่อลดค่าใช้จ่าย
  • Lab: ปิดผู้ให้บริการหนึ่งรายแล้วทดสอบว่าระบบสลับไปใช้ตัวสำรอง

Section 4: Lab: Virtual Key, ทีม และงบประมาณ

  • ออก Virtual Key ให้ผู้ใช้ ทีม และแอป แทนการแจก Key จริงของผู้ให้บริการ
  • จำกัดโมเดลที่แต่ละทีมเรียกได้ตามนโยบายข้อมูล
  • ตั้งงบประมาณ Rate Limit และวันหมดอายุของ Key
  • บทบาทผู้ดูแลใน LiteLLM และฟีเจอร์ที่ต้องใช้ License แบบ Enterprise
  • Lab: จำลองทีมที่ใช้เกินงบแล้วดูว่าระบบตอบสนองอย่างไร

Section 5: Lab: หน้าแชตองค์กรด้วย Open WebUI

  • ติดตั้ง Open WebUI และเชื่อมกับ LiteLLM แทนการต่อผู้ให้บริการโดยตรง
  • เชื่อม SSO ผ่าน OIDC และภาพรวมการเชื่อม LDAP หรือ Active Directory
  • จัดกลุ่มผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงโมเดล ฟีเจอร์ และ Knowledge ตามแผนก
  • ตั้งโมเดลสำเร็จรูปพร้อม System Prompt สำหรับงานของแต่ละทีม
  • เงื่อนไข License และ Branding ของ Open WebUI ที่ต้องรู้ก่อนใช้ในองค์กร
Day 2 นโยบายข้อมูล การตรวจสอบ และการขึ้นระบบจริง

Section 6: Lab: Guardrail และการปกป้องข้อมูล

  • Guardrail ทำงานตรงไหน: ก่อนส่งถึงโมเดล และหลังได้คำตอบ
  • ตรวจจับและปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลด้วย Microsoft Presidio ผ่าน LiteLLM
  • ป้องกัน Prompt Injection เบื้องต้น และกำหนดหัวข้อที่ไม่อนุญาต
  • ข้อจำกัดของ Guardrail กับข้อมูลภาษาไทย และการทดสอบให้ครอบคลุม
  • Lab: ส่งข้อความที่มีเลขบัตรประชาชนและเบอร์โทรแล้วตรวจผลการปกปิด

Section 7: Lab: Log, Trace และ Audit ด้วย Langfuse

  • ติดตั้ง Langfuse แบบ Self-host และเชื่อมกับ LiteLLM
  • ดู Trace ของแต่ละคำขอ: ผู้ใช้ โมเดล Token เวลา และค่าใช้จ่าย
  • ออกแบบนโยบายเก็บ Log: เก็บอะไร นานเท่าไร และใครเข้าถึงได้
  • ความเสี่ยงของการเก็บ Prompt ที่มีข้อมูลส่วนบุคคล และการปกปิดก่อนบันทึก
  • ใช้ Log ตอบคำถามของฝ่าย Audit และตรวจสอบเหตุย้อนหลัง

Section 8: Workshop: คุมค่าใช้จ่ายและ Chargeback

  • เข้าใจโครงสร้างราคาแบบ Token ของผู้ให้บริการ และต้นทุนของโมเดลภายใน
  • รายงานค่าใช้จ่ายตามทีม ผู้ใช้ แอป และโมเดล
  • ตั้งการแจ้งเตือนงบประมาณ และกติกาเมื่อทีมใช้เกิน
  • ลดค่าใช้จ่ายด้วยการเลือกโมเดลให้เหมาะงาน Caching และ Prompt ที่สั้นลง
  • Workshop: ทำแบบจำลอง Chargeback รายเดือนให้แต่ละแผนก

Section 9: Knowledge, Tool และระบบ Production

  • ให้บริการ Knowledge Base ของแต่ละแผนกบน Open WebUI พร้อมคุมสิทธิ์
  • เชื่อม Tool ภายนอกผ่าน OpenAPI หรือ MCP และกำหนดผู้อนุมัติ Tool ใหม่
  • High Availability ของ Gateway, ฐานข้อมูล และ Redis
  • TLS, Reverse Proxy, การแยกเครือข่าย และการจัดการ Secret
  • ภาพรวมการติดตั้งบน Kubernetes ด้วย Helm พร้อม Backup และการอัปเกรดเวอร์ชัน
  • Monitoring ด้วย Metrics ของ Gateway ร่วมกับ Prometheus และ Grafana

Section 10: Capstone: แพลตฟอร์ม AI ขององค์กร

  • ออกแบบสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์ม AI สำหรับองค์กรของตนเองหรือโจทย์ตัวอย่าง
  • ร่างนโยบายการใช้ AI: ชั้นข้อมูล โมเดลที่อนุญาต สิทธิ์ และการเก็บ Log
  • ประกอบระบบต้นแบบ LiteLLM, Open WebUI, Ollama และ Langfuse ด้วย Docker Compose
  • วางแผนเปิดใช้เป็นระยะ ตั้งแต่ทีมนำร่องจนถึงทั้งองค์กร
  • นำเสนอและรีวิวร่วมกัน พร้อม Checklist ก่อนเปิดใช้งานจริง

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

  • ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
  • ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
  • ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตร Enterprise GenAI Gateway and Private AI Platform เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ ผู้จัดการฝ่าย IT และ CIO ที่ต้องวางแนวทางการใช้ AI ของทั้งองค์กร · Solution Architect และ Enterprise Architect ที่ออกแบบระบบ AI ร่วมกับระบบเดิม · ทีม Platform, DevOps และ Infrastructure ที่ต้องติดตั้งและดูแลบริการ AI กลาง พื้นฐานที่ผู้เรียนควรมี ใช้ Docker และ Docker Compose ขั้นพื้นฐานได้ · เข้าใจระบบ IT องค์กร เช่น เครือข่าย, Reverse Proxy, Active Directory หรือ SSO หากไม่แน่ใจว่าพื้นฐานพอหรือไม่ ปรึกษาทีมงานได้ฟรีทาง LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

หลักสูตร Enterprise GenAI Gateway and Private AI Platform ราคาเท่าไร ใช้เวลาเรียนกี่ชั่วโมง

ราคาปกติ 7,900 บาท (โปรโมชันปัจจุบันเหลือ 7,110 บาท) ใช้เวลาอบรม 12 ชั่วโมง ราคานี้ยังไม่รวม VAT 7% (กรณีชำระในนามนิติบุคคล) ชำระค่าอบรมด้วยการโอนเข้าบัญชีบริษัท แล้วแจ้งชำระเงินผ่านหน้าแจ้งชำระเงินของเว็บไซต์ และขอใบเสร็จรับเงินหรือใบกำกับภาษีในนามบริษัทได้

เรียนจบได้รับ Certificate หรือไม่

ได้รับ ผู้ผ่านการอบรมทุกท่านจะได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) จากสถาบันไอทีจีเนียส ใบประกาศแต่ละใบมีเลขที่ของตัวเอง ใครก็ตามที่มีเลขที่ใบประกาศตรวจสอบความถูกต้องออนไลน์ได้ที่หน้าตรวจสอบใบประกาศของสถาบัน จึงใช้แนบแฟ้มผลงานหรือส่งให้ฝ่ายบุคคลประกอบการพัฒนาบุคลากรได้

อบรมที่ไหน มีเรียนแบบออนไลน์หรือไม่

เรียนได้ทั้งแบบออนไซต์ที่สถาบันไอทีจีเนียส และนัดเรียนผ่านออนไลน์ และรับจัดอบรมเฉพาะทีม (In-house Training) ให้องค์กร สอบถามรอบและสถานที่ได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

ถ้าเรียนไม่ทันหรือขาดเรียน มีเรียนซ้ำ/เรียนชดเชยหรือไม่

มี ผู้เรียนสามารถแจ้งขอเรียนซ้ำ (repeat) ในรอบถัดไปของหลักสูตรเดียวกันได้ฟรีตามเงื่อนไขของสถาบัน แจ้งชื่อหลักสูตรและรอบที่เคยเรียนกับทีมงาน แล้วทีมงานจะตรวจสอบและแจ้งรอบที่ยังมีที่นั่งว่างให้เลือก สอบถามได้ที่ LINE @itgenius หรือโทร 02-570-8449

สมัครเรียนหรือขอใบเสนอราคาในนามบริษัทได้อย่างไร

สมัครออนไลน์ได้จากแบบฟอร์มลงทะเบียนบนหน้านี้ ลงทะเบียนผู้เข้าอบรมหลายคนได้ในครั้งเดียว และกรอกเลขประจำตัวผู้เสียภาษีกับที่อยู่สำหรับออกใบกำกับภาษีได้ในฟอร์ม หรือขอใบเสนอราคา (Quotation) ในนามนิติบุคคลได้ทันทีจากปุ่มขอใบเสนอราคา สอบถามเพิ่มเติมโทร 02-570-8449 หรือ LINE @itgenius