Lokale LLM-er, Hugging Face og europeiske modeller
De største AI-plattformene får mye oppmerksomhet, men det skjer også svært mye utenfor de lukkede økosystemene. Open source-modeller, lokale LLM-er og europeiske AI-alternativer blir stadig viktigere for virksomheter som er opptatt av kontroll, fleksibilitet, kostnader, personvern og teknologisk uavhengighet.
Open source AI handler ikke bare om at modeller er “gratis”. Det handler om muligheten til å forstå, teste, tilpasse og kontrollere teknologien på en annen måte enn med lukkede plattformer. For noen virksomheter kan dette bety lavere leverandøravhengighet. For andre handler det om datasikkerhet, lokal kjøring, språk, kostnadskontroll eller muligheten til å bygge egne løsninger på åpne modeller.
Dette halvdagskurset gir en praktisk innføring i hvordan man kan forstå, teste og bruke åpne og lokale AI-modeller. Vi ser på verktøy som Ollama og LM Studio, modellbiblioteker som Hugging Face, og europeiske aktører og modeller som Mistral og andre relevante alternativer.
Hvem passer kurset for?
Kurset passer for ledere, rådgivere, markedsførere, teknologer, utviklere, superbrukere og alle som vil forstå hvilke alternativer som finnes utenfor de mest kjente AI-plattformene.
Du trenger ikke være utvikler for å delta, men kurset passer ekstra godt for deg som er nysgjerrig på hvordan modeller faktisk kan kjøres, testes og sammenlignes utenfor ChatGPT, Claude og Copilot.
Hva får du ut av kurset?
Etter kurset vil du ha en bedre forståelse av:
- Hva open source, open weights og lokale modeller betyr i AI-sammenheng
- Forskjellen på skybaserte, lukkede og lokale språkmodeller
- Hvordan lokale LLM-er kan kjøres med verktøy som Ollama og LM Studio
- Hvordan Hugging Face kan brukes til å finne og teste modeller
- Hva europeiske modeller som Mistral kan tilby
- Hvordan man vurderer modeller basert på lisens, størrelse, språk, kvalitet og bruksområde
- Når lokale eller åpne modeller gir mening
- Hva man bør tenke på rundt personvern, kostnader, kontroll, sikkerhet og drift
- Hvordan man kan sammenligne ChatGPT, Claude, Copilot og open source-modeller i praksis
Agenda
09:00-09:20: Introduksjon til open source AI
Hva betyr egentlig open source, open weights og lokale modeller? Vi rydder i begrepene og ser på hvorfor åpne modeller blir viktigere for virksomheter som ønsker mer kontroll, transparens og fleksibilitet.
09:20-10:00: Lokale LLM-er med Ollama og LM Studio
Vi ser på hvordan man kan kjøre språkmodeller lokalt på egen maskin, og hva fordeler og begrensninger er. Det blir demonstrasjon med Ollama og/eller LM Studio, og vi diskuterer hva hardware, modellstørrelse og ytelse betyr i praksis.
10:00-10:15: Pause
10:15-11:00: Hugging Face og modelløkosystemet
Hvordan finner man modeller, datasett og demoer? Vi går gjennom Hugging Face som økosystem og ser på hvordan man kan vurdere modeller etter språk, lisens, størrelse, kvalitet, kommersiell bruk og bruksområde.
11:00-11:35: Europeiske modeller og alternativer
Vi ser på Mistral og andre europeiske initiativer, og diskuterer hvorfor modellvalg også handler om data, regulering, språk, kontroll og leverandørstrategi.
11:35-12:00: Praktisk vurdering og neste steg
Når bør man bruke ChatGPT, Claude, Copilot eller en lokal/open source-modell? Deltakerne får et enkelt rammeverk for å vurdere hvilken modell og plattform som passer til ulike oppgaver som tekstproduksjon, analyse, kode, oppsummering, chatbot, oversettelse og intern kunnskapsstøtte.
Praktisk informasjon
Dette er en halvdags introduksjon med demonstrasjoner og praktiske eksempler. Ta gjerne med egen laptop dersom du ønsker å følge med på lokale verktøy og modeller.
