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코스 개요

기업용 애플리케이션을 위한 Qwen 소개

  • Qwen의 기능 및 아키텍처 개요
  • 일반적인 기업 사용 사례
  • 클라우드와 온프레미스 환경에서의 배포 고려사항

Qwen 모델 커스터마이징 방법

  • Qwen의 다양한 커스터마이징 옵션 이해하기
  • 도메인별 데이터를 활용한 Qwen 미세 조정
  • 외부 지식 기반 및 데이터베이스와의 연동 방안

Qwen을 활용한 기업 솔루션 구축

  • Qwen을 활용한 AI 기반 워크플로우 생성
  • CRM, ERP 등 기존 엔터프라이즈 소프트웨어와의 연동 방법
  • 지능형 어시스턴트 및 콘텐츠 생성기 개발

클라우드 및 온프레미스 환경에서의 Qwen 배포

  • Qwen 배포를 위한 Docker 컨테이너 설정 방법
  • 알리바바 클라우드 상에서 Qwen 인스턴스 관리하기
  • 리소스 할당 및 모니터링을 위한 모범 사례

성능 최적화 및 유지보수 전략

  • 모델 성능과 사용 지표를 효과적으로 모니터링하는 방법
  • 응답 속도와 리소스 활용률을 최적화하는 기술
  • Qwen 모델의 정기적인 업데이트 및 유지보수 요령

보안 및 규정 준수 관련 고려사항

  • 데이터 보호와 접근 제어 체계 구축
  • 기업 내부 보안 정책과의 규정 준수 방안
  • API 연동 시 보안성 확보 및 데이터 처리 방법

사례 연구 및 실제 적용 사례

  • 기업 환경에서 성공적으로 Qwen이 활용된 사례 분석
  • 실제 기업용 AI 애플리케이션 프로토타입 개발 과정
  • 커스터마이징 및 배포 시 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안 논의

요약 및 향후 발전 방향 제시

요건

  • Python을 활용한 고급 수준의 프로그래밍 역량
  • AI 모델 커스터마이징 및 배포 경험
  • Docker와 클라우드 환경에 대한 기본 지식

수강 대상

  • AI 개발자
  • 엔터프라이즈 아키텍트
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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