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课程大纲
轻量级大语言模型简介
- 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
- 模型能力和局限性
- Nano Banana 与传统大语言模型的区别
部署模型和用例场景
- 设备端执行及其优势
- 本地与云端推理
- 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 和工具链简介
成本优化和效率
- 使用紧凑模型降低推理成本
- 平衡性能和资源
- 规划可扩展的部署
治理、隐私和风险管理
- 确保设备端执行的安全性
- 理解数据边界和保障措施
- 与企业政策和标准保持一致
准备组织采用
- 建立内部能力和准备
- 通过试点项目评估业务价值
- 为广泛推广奠定基础
总结与下一步
要求
- 对一般 IT 概念的理解
- 具备基本软件工具的使用经验
- 熟悉数据驱动的业务工作流程
受众
- 采用 AI 能力的 IT 团队
- 对实际 AI 应用感兴趣的商业用户
- 评估设备端大语言模型策略的技术经理
7 小时
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