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Temario del curso
Introducción a Qwen para aplicaciones empresariales
- Visión general de las capacidades y la arquitectura de Qwen.
- Casos de uso empresariales típicos.
- Consideraciones de implementación: nube frente a local (on-premise).
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 externas y bases de datos.
Desarrollo 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).
- Construcción de asistentes inteligentes y generadores de contenido.
Despliegue de Qwen en la nube y entornos locales (on-premise)
- 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 el monitoreo.
Optimización del rendimiento y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del modelo y las métricas de uso.
- Optimización del tiempo de respuesta y la utilización de recursos.
- Mantenimiento regular y actualización de los modelos Qwen.
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Medidas de protección de datos y control de acceso.
- Asegurar el cumplimiento con las políticas empresariales.
- Integración segura de API y manejo de datos.
Casos de estudio y aplicaciones del mundo real
- Análisis de implementaciones empresariales exitosas de Qwen.
- Desarrollo de un prototipo de aplicación de IA empresarial.
- Discusión sobre desafíos y soluciones en la personalización y el despliegue.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Habilidades avanzadas de programación en Python.
- Experiencia con la personalización y el despliegue de modelos de IA.
- Conocimiento familiaridad con Docker y entornos de nube.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA.
- Arquitectos empresariales.
14 Horas