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Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA efficace en ressources
  • Pourquoi les modèles légers sont importants pour les entreprises

Comprendre Nano Banana

  • Fonctionnalités clés et principes de conception
  • Capacités et limites du modèle
  • En quoi Nano Banana diffère des LLM traditionnels

Modèles de déploiement et scénarios d'utilisation

  • L'exécution sur appareil et ses avantages
  • Inférence locale versus inférence dans le cloud
  • Sélection du bon chemin de déploiement

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance aux connaissances
  • Cas d'utilisation orientés clients
  • Scénarios opérationnels et axés sur la conformité

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences du système
  • Considérations liées aux flux de travail et aux processus
  • Introduction à l'API et à la chaîne d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence grâce aux modèles compacts
  • Équilibre entre performance et ressources
  • Planification pour des déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

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

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Développement des capacités et de la préparation internes
  • Évaluation de la valeur commerciale grâce à des projets pilotes
  • Jeter les bases pour des déploiements plus larges

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts généraux en TI
  • Une expérience avec des outils logiciels de base
  • Une familiarité avec les flux de travail commerciaux axés sur les données

Public cible

  • Les équipes TI générales adoptant des capacités d'IA
  • Les utilisateurs professionnels intéressés par des applications d'IA pratiques
  • Les gestionnaires technologiques évaluant les stratégies de LLM sur appareil
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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