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课程大纲

轻量级大语言模型简介

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

理解 Nano Banana

  • 主要功能和设计原则
  • 模型能力与局限性
  • Nano Banana 与传统大语言模型的区别

部署模型和使用场景

  • 设备端执行及其优势
  • 本地与云端推理的对比
  • 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

  • 评估系统要求
  • 工作流程和流程考量
  • API 和工具链简介

成本优化与效率

  • 使用紧凑型模型降低推理成本
  • 平衡性能与资源
  • 规划可扩展的部署

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
  • 与企业政策和标准保持一致

为组织采用做准备

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

总结与后续步骤

要求

  • 了解通用 IT 概念
  • 具备基本软件工具使用经验
  • 熟悉数据驱动的业务工作流程

目标受众

  • 采用 AI 能力的一般 IT 团队
  • 对实用 AI 应用感兴趣的业务用户
  • 评估设备端大语言模型策略的技术经理
 7 小时

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