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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
客户评论 (1)
演讲中的流程、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译