基於LLM的AI代理用於企業自動化培訓
隨着DeepSeek、Mistral和LLaMA等開源模型的興起，企業正在爲各種工作流程部署定製的AI代理。
本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望爲企業應用定製和部署基於LLM的AI代理的高級AI工程師、企業軟件開發人員和業務領導者。
培訓結束後，參與者將能夠：
- 瞭解開源LLM的架構和能力。
- 爲企業用例定製和微調LLM。
- 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
- 將基於LLM的代理集成到業務工作流程中。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 21 時間：
課程簡介
開源LLM簡介
- DeepSeek、Mistral、LLaMA等開源模型概述。
- LLM的工作原理：Transformers、自注意力和訓練。
- 開源LLM與專有模型的比較。
微調和定製LLM
- 微調的數據準備。
- 使用Hugging Face訓練和優化LLM。
- 評估模型性能和偏差緩解。
使用LLM構建AI代理
- 使用LangChain進行AI代理開發簡介。
- 設計基於LLM的代理工作流程。
- 記憶、檢索增強生成（RAG）和動作執行。
部署基於LLM的AI代理
- 使用Docker容器化AI代理。
- 將LLM集成到企業應用中。
- 使用雲服務和API擴展AI代理。
企業AI中的安全性和合規性
- 倫理考量和法規合規。
- 緩解AI驅動自動化中的風險。
- 監控和審計AI代理行爲。
案例研究和實際應用
- 基於LLM的虛擬助手。
- AI驅動的文檔自動化。
- 企業分析中的定製AI代理。
優化和維護基於LLM的代理
- 持續模型改進和更新。
- 部署監控和反饋循環。
- 成本優化和性能調優策略。
總結與下一步
最低要求
- 對AI和機器學習有深入理解。
- 具備Python編程經驗。
- 熟悉大語言模型（LLM）和自然語言處理（NLP）。
受衆
- AI工程師。
- 企業軟件開發人員。
- 業務領導者。
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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