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Plan du cours

Introduction à Qwen pour les applications d'entreprise

  • Vue d'ensemble des capacités et de l'architecture de Qwen
  • Cas d'utilisation typiques en entreprise
  • Considérations de déploiement : cloud vs sur site

Personnalisation des modèles Qwen

  • Compréhension des options de personnalisation de Qwen
  • Ajustement fin de Qwen avec des données spécifiques au domaine
  • Intégration de bases de connaissances et de bases de données externes

Création de solutions d'entreprise avec Qwen

  • Création de flux de travail alimentés par l'IA avec Qwen
  • Intégration de Qwen avec des logiciels d'entreprise (par exemple, CRM, ERP)
  • Construction d'assistants intelligents et de générateurs de contenu

Déploiement de Qwen sur le Cloud et sur site

  • Configuration de conteneurs Docker pour le déploiement de Qwen
  • Gestion des instances Qwen sur Alibaba Cloud
  • Meilleures pratiques pour l'allocation des ressources et la surveillance

Optimisation des performances et maintenance

  • Surveillance des performances du modèle et des métriques d'utilisation
  • Optimisation du temps de réponse et de l'utilisation des ressources
  • Maintenance régulière et mise à jour des modèles Qwen

Considérations de sécurité et de conformité

  • Mesures de protection des données et de contrôle d'accès
  • Assurer la conformité avec les politiques d'entreprise
  • Intégration sécurisée des API et gestion des données

Études de cas et applications réelles

  • Exploration de mises en œuvre réussies de Qwen en entreprise
  • Développement d'un prototype d'application IA d'entreprise
  • Débat sur les défis et les solutions en matière de personnalisation et de déploiement

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences avancées en programmation Python
  • Expérience en personnalisation et déploiement de modèles IA
  • Maîtrise de Docker et des environnements cloud

Audience

  • Développeurs IA
  • Architectes d'entreprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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