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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