Plan du cours

Introduction à Qwen pour les applications d'entreprise

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

Personnalisation des modèles Qwen

  • Comprendre les options de personnalisation de Qwen
  • Affiner 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 basés sur l'IA avec Qwen
  • Intégration de Qwen aux logiciels d'entreprise (par exemple, CRM, ERP)
  • Création d'assistants intelligents et de générateurs de contenu

Déploiement de Qwen sur le cloud et sur site

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

Optimisation des performances et maintenance

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

Considérations relatives à la sécurité et à la conformité

  • Mesures de protection des données et de contrôle d'accès
  • Assurer la conformité aux politiques d'entreprise
  • Intégration sécurisée de l'API et traitement des données

Études de cas et applications concrètes

  • Explorer les implémentations d'entreprise réussies de Qwen
  • Développer une application d'IA d'entreprise prototype
  • Discuter des défis et des solutions en matière de personnalisation et de déploiement

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences avancées en programmation dans Python
  • Expérience en matière de personnalisation et de déploiement de modèles d'IA
  • Connaissance de Docker et des environnements cloud

Public cible

  • Développeurs d'IA
  • Architectes d'entreprise
 14 Heures

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