コース概要

Qwenのエンタープライズアプリケーションへの導入

  • Qwenの機能とアーキテクチャの概要
  • 典型的な企業ユースケース
  • クラウドとオンプレミスの展開考慮事項

Qwenモデルのカスタマイズ

  • Qwenのカスタマイズオプションの理解
  • ドメイン固有のデータでQwenを微調整する
  • 外部の知識ベースやデータベースとの統合

Qwenを使用したエンタープライズソリューションの構築

  • Qwenを使用したAI駆動ワークフローの作成
  • CRM、ERPなどの企業ソフトウェアとQwenを統合する
  • 知能化されたアシスタントやコンテンツジェネレーターの構築

クラウドとオンプレミスでのQwenの展開

  • Qwenの展開用Dockerコンテナのセットアップ
  • Alibaba CloudでのQwenインスタンスの管理
  • リソース割り当てと監視のベストプラクティス

パフォーマンスの最適化とメンテナンス

  • モデルのパフォーマンスと使用量メトリクスの監視
  • 応答時間とリソース利用率の最適化
  • 定期的なメンテナンスとQwenモデルの更新

セキュリティとコンプライアンスの考慮事項

  • データ保護とアクセス制御措置
  • 企業ポリシーへの準拠の確保
  • 安全なAPI統合とデータ処理

ケーススタディと実世界でのアプリケーション

  • Qwenの成功したエンタープライズ導入事例の探求
  • プロトタイプのエンタープライズAIアプリケーションの開発
  • カスタマイズと展開における課題と解決策の議論

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonでの高度なプログラミングスキル
  • AIモデルのカスタマイズと展開の経験
  • Dockerおよびクラウド環境に関する知識

対象者

  • AI開発者
  • エンタープライズアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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