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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