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Temario del curso

Introducción a Qwen para aplicaciones empresariales

  • Resumen de las capacidades y la arquitectura de Qwen
  • Casos de uso empresarial típicos
  • Consideraciones de implementación: nube frente a local (on-premise)

Personalización de modelos Qwen

  • Comprensión de las opciones de personalización de Qwen
  • Afinamiento de Qwen con datos específicos del dominio
  • Integración de bases de conocimiento y bases de datos externas

Creación de soluciones empresariales con Qwen

  • Desarrollo 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

Implementación de Qwen en la nube y en entornos locales (on-premise)

  • Configuración de contenedores Docker para la implementación 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 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 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 empresarial de IA
  • Discusión de desafíos y soluciones en la personalización e implementación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Habilidades avanzadas de programación en Python
  • Experiencia en personalización e implementación de modelos de IA
  • Conocimiento de Docker y entornos de nube

Público objetivo

  • Desarrolladores de inteligencia artificial
  • Arquitectos empresariales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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