LLMOps：生產環境中的大語言模型運營與治理培訓

Vertex AI 提供了先進的工具，用於微調大型模型和管理提示，使開發者和數據團隊能夠優化模型準確性，簡化迭代工作流程，並通過內置的庫和服務確保評估的嚴謹性。

這是一個由講師指導的培訓（線上或線下），針對中高級從業者，旨在通過使用 Vertex AI 中的監督微調、提示版本控制和評估服務，提升生成式 AI 應用的性能和可靠性。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Vertex AI 中應用監督微調技術來調整 Gemini 模型。
• 實施包括版本控制和測試在內的提示管理工作流程。
• 利用評估庫來基準測試和優化 AI 性能。
• 在生產環境中部署和監控改進後的模型。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 使用 Vertex AI 微調和提示工具的實踐實驗室。
• 企業模型優化的案例研究。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師指導的培訓（香港 線上或線下），面向高級 AI 工程師、開發者和數據分析師，旨在幫助他們掌握提示工程策略，以在實際應用中最大化 DeepSeek LLM 的效果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計高級提示以優化 AI 響應。
• 控制和優化 AI 生成的文本，確保其準確性和一致性。
• 利用提示鏈和上下文管理技術。
• 在提示工程中減少偏見並增強 AI 的倫理使用。

在 香港（線上或線下）進行的這場由講師引導的即時培訓，旨在幫助希望將大語言模型 (LLM) 和 AI 集成到其監控、告警及事件分析工作流中的觀測性和 SRE 工程師。

AIOps（IT運營人工智能）正越來越多地用於在事件發生前進行預測，並自動化根因分析（RCA），以最大限度地減少停機時間並加速問題解決。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級IT專業人員，旨在幫助他們使用AIOps工具和機器學習模型，實施預測分析、自動化修復，並設計智能RCA工作流。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 構建並訓練ML模型，以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多源日誌和指標關聯，自動化RCA工作流。
• 將告警和修復流程集成到現有平臺中。
• 在生產環境中部署和擴展智能AIOps管道。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

AIOps（IT運營的人工智能）是一種應用機器學習和分析技術來自動化並改進IT運營的實踐，特別是在監控、事件檢測和響應方面。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級IT運營專業人員，旨在幫助他們實施AIOps技術，關聯指標和日誌，減少告警噪音，並通過智能自動化提高可觀測性。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AIOps平臺的原理和架構。
• 通過日誌、指標和跟蹤數據關聯，識別根本原因。
• 通過智能過濾和噪音抑制，減少告警疲勞。
• 使用開源或商業工具，自動監控和響應事件。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實操。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

一個完全使用開源工具構建的AIOps管道，讓團隊能夠為生產環境中的可觀測性、異常檢測和智能警報設計成本效益高且靈活的解決方案。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自訂ML模型構建和部署端到端AIOps管道的高級工程師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 僅使用開源組件設計AIOps架構。
• 從日誌、指標和追蹤中收集並標準化數據。
• 應用ML模型來檢測異常並預測事件。
• 使用開源工具自動化警報和修復。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

這是由講師帶領的現場培訓。地點為 香港，形式為線上或線下。課程面向SRE和DevOps工程師。旨在幫助設計、構建並安全部署AI代理，以實現自主IT運維。

Enterprise AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，提供了强大的功能，能够在大规模 IT 环境中检测异常、关联警报并自动化响应。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望将 AIOps 工具集成到其现有可观测性堆栈和操作工作流中的中级企业 IT 团队。

通过本培训，参与者将能够：

• 配置并将 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 集成到统一的 AIOps 架构中。
• 使用 AI 驱动的分析，关联分布式系统中的指标、日志和事件。
• 通过内置和自定义工作流，自动化事件检测、优先级排序和响应。
• 优化性能，减少 MTTR，并在企业规模上提高操作效率。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

Generative AI 是一種基於結構化提示生成新內容（如文本、報告和建議）的技術。

本次講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級企業專業人士，旨在幫助他們使用生成式AI和提示工程，提升工作環境中的生產力、溝通和決策能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解生成式AI和提示工程的核心概念。
• 爲各種業務場景創建有效的提示。
• 將AI工具整合到行政、分析和專業化工作流程中。
• 在企業環境中應用AI的倫理和負責任的最佳實踐。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 實踐練習與案例分析。
• AI工具的動手實驗。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

生成式AI是一種基於提示和數據創建新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用生成式AI和提示工程來提高醫療環境中效率、準確性和溝通能力的初級到中級醫療專業人員。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 理解生成式AI和提示工程的基礎知識。
• 應用AI工具簡化臨牀、行政和研究任務。
• 確保在醫療保健中符合倫理、安全且合規地使用AI。
• 優化提示以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實踐練習與案例分析。
• AI工具的動手實驗。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习通过提供预测性和智能化的洞察，增强了这些工具，以自动化运维决策。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级可观测性专业人员，旨在通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术，实现监控基础设施的现代化。

在培训结束时，参与者将能够：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以实现跨系统和服务的可观测性。
• 收集、存储和可视化高质量的时间序列数据。
• 应用机器学习模型进行异常检测和预测。
• 基于预测性洞察构建智能告警规则。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

提示工程是設計和優化提示以獲得大型語言模型所需輸出的實踐。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初學者，旨在學習基礎提示設計技術並將其應用於常見任務。

通過本培訓，學員將能夠：

• 解釋提示工程的重要性及其價值所在。
• 爲各種簡單任務設計清晰、有效的提示。
• 應用基本提示模式和模板以改進輸出。
• 評估並迭代提示，以減少錯誤和不需要的響應。

課程形式

• 簡短的互動講座和現場示例。
• 動手實踐，講師指導的提示練習。
• 小組討論和快速反饋循環。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本講師主導的現場培訓在香港（線上或線下）開展，面向需要識別、測試並防禦針對機器學習模型和大型語言模型驅動應用程序攻擊的安全工程師與機器學習工程師。

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向初學者到高級開發人員和研究人員，旨在幫助他們設計有效的提示，以從ChatGPT中獲取期望的響應。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解針對ChatGPT等AI模型的提示工程原則。
• 設計有效引導AI生成期望結果的提示。
• 在提示設計中應用倫理考量。
• 預見並適應AI交互的不斷演變。

本課程爲講師指導的香港線下或線上培訓，面向中級客戶支持專業人員、聊天機器人開發人員和自動化工程師，旨在通過提示詞工程優化AI驅動的客戶互動。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解提示詞工程在AI驅動的客戶互動中的作用。
• 優化聊天機器人提示詞，以提升用戶參與度和滿意度。
• 有效使用AI模型處理客戶查詢並自動化響應。
• 爲複雜工作流程、升級和問題解決設計提示詞。
• 確保AI互動的道德性，減少自動化客戶服務中的偏見。