基于LLM的AI代理用于企业自动化 培训
随着DeepSeek、Mistral和LLaMA等开源模型的兴起，企业正在为各种工作流程部署定制的AI代理。
本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向希望为企业应用定制和部署基于LLM的AI代理的高级AI工程师、企业软件开发人员和业务领导者。
培训结束后，参与者将能够：
- 了解开源LLM的架构和能力。
- 为企业用例定制和微调LLM。
- 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
- 将基于LLM的代理集成到业务工作流程中。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。
感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
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课程大纲
开源LLM简介
- DeepSeek、Mistral、LLaMA等开源模型概述。
- LLM的工作原理：Transformers、自注意力和训练。
- 开源LLM与专有模型的比较。
微调和定制LLM
- 微调的数据准备。
- 使用Hugging Face训练和优化LLM。
- 评估模型性能和偏差缓解。
使用LLM构建AI代理
- 使用LangChain进行AI代理开发简介。
- 设计基于LLM的代理工作流程。
- 记忆、检索增强生成（RAG）和动作执行。
部署基于LLM的AI代理
- 使用Docker容器化AI代理。
- 将LLM集成到企业应用中。
- 使用云服务和API扩展AI代理。
企业AI中的安全性和合规性
- 伦理考量和法规合规。
- 缓解AI驱动自动化中的风险。
- 监控和审计AI代理行为。
案例研究和实际应用
- 基于LLM的虚拟助手。
- AI驱动的文档自动化。
- 企业分析中的定制AI代理。
优化和维护基于LLM的代理
- 持续模型改进和更新。
- 部署监控和反馈循环。
- 成本优化和性能调优策略。
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习有深入理解。
- 具备Python编程经验。
- 熟悉大语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）。
受众
- AI工程师。
- 企业软件开发人员。
- 业务领导者。
21 小时
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china@nobleprog.com 或拨打 400 6116 540
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