LLM-Based AI Agents for Enterprise Automation 培训
随著像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自定义 AI 代理。
这门由讲师主导的实时培训(在线或现场)旨在帮助希望为企业应用程序定制和部署基于 LLM 的 AI 代理的高级 AI 工程师、企业软件开发人员和商业领袖。
结束时,参加者将能够:
- 了解开源 LLM 的架构和能力。
- 针对企业用例定制和微调 LLM。
- 使用LangChain和Hugging Face部署 AI 代理。
- 将 LLM 驱动的代理集成到业务工作流程中。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实验室环境中进行实地实施。
课程定制选项
- 要请求此课程的定制培训,请联系我们安排。
课程大纲
开源LLM介绍
- 开源模型概述DeepSeek、Mistral、LLaMA及其他模型
- LLM的工作原理:变压器、自我注意力和训练
- 开源LLM与专有模型的比较
调整Fine-Tuning和定制LLM
- 微调的数据准备
- 使用Hugging Face训练和优化LLM
- 评估模型性能和偏见缓解
使用LLM构建AI Agents
- AI代理开发入门LangChain
- 用LLM设计基于代理的工作流程
- 记忆、检索增强生成(RAG)和行动执行
部署基于LLM的AI Agents
- 用Docker为AI代理容器化
- 将LLM集成到企业应用程序中
- 用云服务和API扩展AI代理
企业AI中的安全性和合规性
- 伦理考虑和法规遵从
- 减轻AI驱动的自动化中的风险
- 监控和审计AI代理行为
案例研究和实际应用
- LLM驱动的虚拟助手
- AI驱动的文档自动化
- 用于企业分析的定制AI代理
优化和维护基于LLM的代理
- 持续的模型改进和更新
- 部署监控和反馈循环
- 成本优化和性能调优的策略
总结和结论
要求
- 对人工智慧和机器学习有深入了解
- 具备Python程式设计经验
- 熟悉大型语言模型(LLMs)和自然语言处理(NLP)
观众
- AI工程师
- 企业软体开发人员
- Business领导者
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- 深入了解BabyAGI的架构与决策过程。
- 针对行业特定的自动化任务进行客制化 BabyAGI。
- 优化BabyAGI的效能和资源利用率。
- 与企业系统、API 和外部工具整合 BabyAGI。
- 在云端环境中部署和扩展BabyAGI。
- 确保自主代理的安全性、合规性和道德考量。
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- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.