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Schulungsübersicht
Einführung in Qwen für Unternehmensanwendungen
- Übersicht der Fähigkeiten und Architektur von Qwen
- Häufige Einsatzszenarien im Unternehmenskontext
- Deployment-Überlegungen: Cloud versus vor Ort
Anpassen von Qwen-Modellen
- Verstehen der Anpassungsoptionen von Qwen
- Fine-Tuning von Qwen mit domänenspezifischen Daten
- Integration externer Wissensdatenbanken und Datenquellen
Erstellung von Unternehmenslösungen mit Qwen
- Erstellung KI-gestützter Workflows mit Qwen
- Integration von Qwen in Unternehmenssoftware (z. B. CRM, ERP)
- Entwicklung intelligenter Assistenten und Content-Generatoren
Bereitstellung von Qwen in der Cloud und vor Ort
- Einrichten von Docker-Containern für das Qwen-Deployment
- Verwaltung von Qwen-Instanzen auf Alibaba Cloud
- Best Practices für Ressourcenzuweisung und Monitoring
Leistungsoptimierung und Wartung
- Überwachung der Modellleistung und Nutzungsmetriken
- Optimierung der Antwortzeiten und Ressourcennutzung
- Regelmässige Wartung und Aktualisierung der Qwen-Modelle
Sicherheits- und Compliance-Aspekte
- Datenschutzmassnahmen und Zugriffskontrollen
- Einhaltung der Unternehmensrichtlinien sicherstellen
- Sichere API-Integration und Datenverarbeitung
Case Studies und reale Anwendungen
- Erfolgreiche Qwen-Implementierungen im Unternehmen erkunden
- Entwicklung eines Prototyps einer unternehmensinternen KI-Anwendung
- Diskussion von Herausforderungen und Lösungen bei der Anpassung und dem Deployment
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit der Anpassung und dem Deployment von KI-Modellen
- Vertrautheit mit Docker und Cloud-Umgebungen
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Unternehmensarchitekten
14 Stunden