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Plan du cours
Introduction à Qwen pour les applications professionnelles
- Vue d'ensemble des capacités et de l'architecture de Qwen
- Cas d'usage professionnels typiques
- Considérations de déploiement : cloud vs local (on-premise)
Personnalisation des modèles Qwen
- Compréhension des options de personnalisation de Qwen
- Affinage de Qwen avec des données spécifiques au domaine
- Intégration de bases de connaissances et de bases de données externes
Construction de solutions professionnelles avec Qwen
- Création de flux de travail pilotés par l'IA avec Qwen
- Intégration de Qwen avec des logiciels professionnels (ex. CRM, ERP)
- Développement d'assistants intelligents et de générateurs de contenu
Déploiement de Qwen sur le cloud et en local
- Mise en place de conteneurs Docker pour le déploiement de Qwen
- Gestion des instances de Qwen sur Alibaba Cloud
- Meilleures pratiques pour l'allocation des ressources et la surveillance
Optimisation des performances et maintenance
- Surveillance des performances du modèle et des indicateurs d'utilisation
- Optimisation du temps de réponse et de l'utilisation des ressources
- Maintenance régulière et mise à jour des modèles Qwen
Considérations de sécurité et de conformité
- Mesures de protection des données et de contrôle d'accès
- Garantir la conformité avec les politiques de l'entreprise
- Intégration d'API sécurisée et gestion des données
Études de cas et applications réelles
- Exploration de mises en œuvre réussies de Qwen en entreprise
- Développement d'un prototype d'application IA professionnelle
- Discussion sur les défis et les solutions en matière de personnalisation et de déploiement
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compétences avancées en programmation Python
- Expérience en personnalisation et déploiement de modèles IA
- Connaissance de Docker et des environnements cloud
Public cible
- Développeurs IA
- Architectes d'entreprise
14 Heures