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Struttura del corso
Introduzione a Qwen per applicazioni enterprise
- Panoramica delle capacità e dell'architettura di Qwen
- Tipici casi d'uso enterprise
- Considerazioni sulla distribuzione: cloud vs. on-premise
Personalizzazione dei modelli Qwen
- Comprensione delle opzioni di personalizzazione di Qwen
- Ottimizzazione di Qwen con dati specifici del dominio
- Integrazione di basi di conoscenza e database esterni
Creazione di soluzioni enterprise con Qwen
- Creazione di flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale con Qwen
- Integrazione di Qwen con software enterprise (ad esempio, CRM, ERP)
- Creazione di assistenti intelligenti e generatori di contenuti
Distribuzione di Qwen su cloud e on-premise
- Impostazione di container Docker per la distribuzione di Qwen
- Gestione delle istanze di Qwen su Alibaba Cloud
- Best practice per l'allocazione e il monitoraggio delle risorse
Ottimizzazione delle prestazioni e manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni del modello e delle metriche di utilizzo
- Ottimizzazione del tempo di risposta e dell'utilizzo delle risorse
- Manutenzione e aggiornamento regolare dei modelli Qwen
Considerazioni sulla sicurezza e sulla conformità
- Misure di protezione dei dati e controllo degli accessi
- Garantire la conformità alle politiche aziendali
- Integrazione sicura delle API e gestione dei dati
Case study e applicazioni reali
- Esplorazione di implementazioni enterprise di successo di Qwen
- Sviluppo di un'applicazione AI enterprise prototipo
- Discussione delle sfide e delle soluzioni nella personalizzazione e nella distribuzione
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Avanzate competenze di programmazione in Python
- Esperienza nella personalizzazione e distribuzione di modelli di intelligenza artificiale
- Familiarità con Docker e ambienti cloud
Destinatari
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Architetti enterprise
14 ore