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

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