Customizing and Deploying Qwen for Enterprise Applications

• Zaawansowane umiejętności programistyczne w Python
• Doświadczenie w dostosowywaniu i wdrażaniu modeli AI
• Znajomość Docker oraz środowisk chmurowych

Grupa docelowa

• Deweloperzy AI
• Architekci przedsiębiorstwa

Qwen to zaawansowany, duży model językowy (LLM) firmy Alibaba, przeznaczony do tworzenia spersonalizowanych aplikacji AI w środowiskach korporacyjnych. Obsługuje integrację z usługami w chmurze i jest wysoce adaptowalny do różnych zastosowań, takich jak automatyzacja obsługi klienta, generowanie treści i inteligentne przetwarzanie danych.

To prowadzone przez instruktora, live szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych programistów AI i architektów korporacyjnych, którzy chcą dostosować i wdrożyć Qwen w różnych aplikacjach korporacyjnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostosować Qwen do konkretnych potrzeb przedsiębiorstwa.
• Wdrożyć Qwen w środowisku chmurowym lub on-premise.
• Zintegrować Qwen z istniejącymi systemami i aplikacjami korporacyjnymi.
• Monitorować i optymalizować wydajność rozwiązań opartych na Qwen.

Format Kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Qwen dla aplikacji korporacyjnych

• Przegląd możliwości i architektury Qwen
• Typowe przypadki użycia w przedsiębiorstwach
• Aspekty wdrożeniowe: chmura a instalacja lokalna

Dostosowywanie modeli Qwen

• Zrozumienie opcji dostosowywania Qwen
• Dostrajanie Qwen za pomocą danych specyficznych dla danej dziedziny
• Integracja z zewnętrznymi bazami wiedzy i bazami danych

Budowanie rozwiązań korporacyjnych z wykorzystaniem Qwen

• Tworzenie sterowanych sztuczną inteligencją przepływów pracy z wykorzystaniem Qwen
• Integracja Qwen z oprogramowaniem korporacyjnym (np. CRM, ERP)
• Budowanie inteligentnych asystentów i generatorów treści

Wdrażanie Qwen w chmurze i lokalnie

• Konfigurowanie kontenerów Docker do wdrożenia Qwen
• Zarządzanie instancjami Qwen na Alibaba Cloud
• Najlepsze praktyki dotyczące alokacji zasobów i monitorowania

Optymalizacja wydajności i konserwacja

• Monitorowanie wydajności modelu i metryk użycia
• Optymalizacja czasu odpowiedzi i wykorzystania zasobów
• Regularna konserwacja i aktualizacja modeli Qwen

Aspekty bezpieczeństwa i zgodności

• Środki ochrony danych i kontroli dostępu
• Zapewnienie zgodności z politykami korporacyjnymi
• Bezpieczna integracja API i obsługa danych

Studia przypadków i realne zastosowania

• Poznanie udanych wdrożeń Qwen w przedsiębiorstwach
• Opracowanie prototypowej aplikacji korporacyjnej AI
• Omówienie wyzwań i rozwiązań w zakresie dostosowywania i wdrażania

Podsumowanie i kolejne kroki