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Temario del curso

Introducción a Qwen para aplicaciones empresariales

  • Visión general de las capacidades y arquitectura de Qwen
  • Casos de uso empresarial típicos
  • Consideraciones de despliegue: nube frente a entornos locales

Personalización de los modelos Qwen

  • Comprensión de las opciones de personalización de Qwen
  • Ajuste fino (fine-tuning) de Qwen con datos específicos del dominio
  • Integración de bases de conocimiento y bases de datos externas

Construcción de soluciones empresariales con Qwen

  • Creación de flujos de trabajo impulsados por IA con Qwen
  • Integración de Qwen con software empresarial (por ejemplo, CRM, ERP)
  • Desarrollo de asistentes inteligentes y generadores de contenido

Despliegue de Qwen en la nube e in situ

  • Configuración de contenedores Docker para el despliegue de Qwen
  • Gestión de instancias de Qwen en Alibaba Cloud
  • Mejores prácticas para la asignación de recursos y monitoreo

Optimización del rendimiento y mantenimiento

  • Monitoreo del rendimiento del modelo y las métricas de uso
  • Optimización del tiempo de respuesta y el uso de recursos
  • Mantenimiento regular y actualización de los modelos Qwen

Consideraciones de seguridad y cumplimiento normativo

  • Medidas de protección de datos y control de acceso
  • Asegurar el cumplimiento de las políticas empresariales
  • Integración segura de APIs y manejo de datos

Casos de estudio y aplicaciones del mundo real

  • Exploración de implementaciones empresariales exitosas de Qwen
  • Desarrollo de un prototipo de aplicación de IA empresarial
  • Discusión de desafíos y soluciones en la personalización y el despliegue

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Habilidades avanzadas de programación en Python
  • Experiencia en personalización y despliegue de modelos de IA
  • Familiaridad con Docker y entornos en la nube

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Arquitectos empresariales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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