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Course Outline
엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 Qwen 소개
- Qwen의 기능 및 아키텍처 개요
- 일반적인 엔터프라이즈 사용 사례
- 배포 고려 사항: 클라우드 vs. 온프레미스
Qwen 모델 커스터마이징
- Qwen의 커스터마이징 옵션 이해
- 도메인 특정 데이터를 사용하여 Qwen 미세 조정
- 외부 지식 기반 및 데이터베이스 통합
Qwen을 사용한 엔터프라이즈 솔루션 구축
- Qwen을 사용하여 AI 기반 워크플로우 생성
- Qwen을 엔터프라이즈 소프트웨어(예: CRM, ERP)와 통합
- 지능형 어시스턴트 및 콘텐츠 생성기 구축
클라우드 및 온프레미스에서 Qwen 배포
- Qwen 배포를 위한 Docker 컨테이너 설정
- Alibaba Cloud에서 Qwen 인스턴스 관리
- 리소스 할당 및 모니터링 모범 사례
성능 최적화 및 유지 관리
- 모델 성능 및 사용량 지표 모니터링
- 응답 시간 및 리소스 활용도 최적화
- 정기적인 유지 관리 및 Qwen 모델 업데이트
보안 및 규정 준수 고려 사항
- 데이터 보호 및 액세스 제어 조치
- 엔터프라이즈 정책 준수 보장
- 안전한 API 통합 및 데이터 처리
사례 연구 및 실제 애플리케이션
- Qwen의 성공적인 엔터프라이즈 구현 사례 연구
- 프로토타입 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 개발
- 커스터마이징 및 배포의 과제 및 솔루션 논의
요약 및 다음 단계
Requirements
- 고급 프로그래밍 기술 Python
- AI 모델 맞춤 설정 및 배포 경험
- Docker 및 클라우드 환경에 대한 숙지
대상
- AI 개발자
- 엔터프라이즈 아키텍트
14 Hours
