基於大型語言模型的AI代理企業自動化培訓
隨著DeepSeek、Mistral和LLaMA等開源模型的興起，企業正在為各種工作流程部署自定義AI代理。
這門由導師主導的實時培訓（線上或線下）針對希望為企業應用程序定制和部署基於大型語言模型的AI代理的高級AI工程師、企業軟件開發人員和業務領導者。
在完成本培訓後，學員將能夠：
- 理解開源大型語言模型的架構和功能。
- 為企業用例自定義和微調大型語言模型。
- 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
- 將由大型語言模型驅動的代理整合到業務工作流程中。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習與實踐環節。
- 在實時實驗室環境中進行手動實施。
課程定制選項
- 如需為本課程申請定制化培訓，請聯絡我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
開源大型語言模型介紹
- DeepSeek、Mistral、LLaMA及其他開源模型的概述
- 大型語言模型的工作原理：Transformer、自注意力機制與訓練
- 開源大型語言模型與专有模型的比較
微調與自定義大型語言模型
- 用於微調的數據準備
- 使用Hugging Face訓練和優化大型語言模型
- 評估模型性能並緩解偏差
利用大型語言模型構建AI代理
- 介紹用於AI代理開發的LangChain
- 設計基於代理的工作流程與大型語言模型的應用
- 記憶、檢索增強生成（RAG）及動作執行
部署基於大型語言模型的AI代理
- 使用Docker容器化AI代理
- 將大型語言模型整合至企業應用程序
- 利用雲端服務和API擴展AI代理能力
企業AI中的安全與合規
- 道德考量與監管合規性
- 減輕AI驅動自動化中的風險
- 監控與審計AI代理行為
案例研究與現實應用
- 由大型語言模型驅動的虛擬助手
- AI驅動的文件自動化
- 用於企業分析的自定義AI代理
優化與維護基於大型語言模型的代理
- 持續改進與更新模型
- 部署監控與反饋循環
- 成本優化與性能調整策略
總結與下一步
最低要求
- 對AI和機器學習有深刻理解
- 具備Python編程經驗
- 熟悉大型語言模型（LLM）和自然語言處理（NLP）
受眾
- AI工程師
- 企業軟件開發人員
- 業務領導者
21 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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