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 课程时长 7 小时

课程大纲

轻量级LLM简介

  • 理解紧凑模型架构
  • 资源高效AI的演变
  • 轻量级模型对企业的重要性

了解Nano Banana

  • 关键特性和设计原则
  • 模型能力与局限性
  • Nano Banana与传统LLM的区别

部署模型和使用场景

  • 设备端执行及其优势
  • 本地推理与云端推理
  • 选择合适的部署路径

跨行业的实际应用

  • 内部自动化和知识辅助
  • 面向客户的用例
  • 运营和合规驱动的场景

集成基础

  • 评估系统需求
  • 工作流和流程考量
  • API和工具链介绍

成本优化和效率

  • 使用紧凑模型降低推理成本
  • 平衡性能与资源
  • 规划可扩展部署

治理、隐私和风险管理

  • 确保安全的设备端执行
  • 理解数据边界和保护措施
  • 与企业政策和标准对齐

为组织采用做准备

  • 构建内部能力和准备度
  • 通过试点项目评估商业价值
  • 为更广泛的推广奠定基础

总结与后续步骤

要求

  • 了解一般IT概念
  • 具备基本软件工具使用经验
  • 熟悉数据驱动的业务流程

目标学员

  • 采用AI能力的通用IT团队
  • 对实际AI应用感兴趣的业务用户
  • 评估设备端LLM策略的技术管理者

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