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 Durée 7 heures

Plan du cours

Introduction aux LLM allégés

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA à faible consommation de ressources
  • L'importance des modèles allégés pour les entreprises

Comprendre Nano Banana

  • Fonctionnalités clés et principes de conception
  • Capacités et limites du modèle
  • Les différences entre Nano Banana et les LLM traditionnels

Modèles de déploiement et scénarios d'usage

  • Exécution sur l'appareil et ses avantages
  • Inférence locale vs. inférence dans le cloud
  • Choisir la bonne voie de déploiement

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance en matière de connaissances
  • Cas d'usage destinés à la clientèle
  • Scénarios opérationnels et de conformité

Fondements de l'intégration

  • Évaluation des exigences système
  • Considérations relatives aux flux de travail et aux processus
  • Présentation des API et des chaînes d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence grâce à des modèles compacts
  • Équilibrage des performances et des ressources
  • Planification pour des déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

  • Garantir une exécution sécurisée sur l'appareil
  • Comprendre les limites des données et les mesures de protection
  • Alignement avec les politiques et les normes de l'entreprise

Préparation à l'adoption au sein de l'organisation

  • Construire les capacités internes et la préparation organisationnelle
  • Évaluer la valeur commerciale par le biais de projets pilotes
  • Poser les bases pour des déploiements plus larges

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les concepts généraux de l'informatique
  • Expérience avec des outils logiciels de base
  • Familiarité avec les flux de travail commerciaux axés sur les données

Public cible

  • Équipes informatiques générales adoptant les capacités d'IA
  • Utilisateurs commerciaux intéressés par les applications pratiques de l'IA
  • Responsables technologiques évaluant les stratégies de LLM sur l'appareil

Nombre de participants


Prix par participant

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