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코스 개요
경량화된 LLM 소개
- 컴팩트 모델 아키텍처 이해
- 효율적인 리소스 사용을 위한 AI의 발전
- 기업에서 경량화된 모델이 중요한 이유
Nano Banana 이해하기
- 주요 기능과 설계 원칙
- 모델의 기능과 한계
- Nano Banana가 전통적인 LLM과 어떻게 다른지
배포 모델 및 사용 사례
- 장치 내부 실행의 이점
- 로컬 추론과 클라우드 추론
- 적합한 배포 경로 선택
산업별 실용적인 응용 프로그램
- 내부 자동화 및 지식 지원
- 고객 대상 사용 사례
- 운영 및 준법 감시 관련 시나리오
통합 기초
- 시스템 요구 사항 평가
- 워크플로우 및 프로세스 고려사항
- API 및 도구 체인 소개
비용 최적화와 효율성
- 컴팩트 모델을 사용한 추론 비용 절감
- 성능과 리소스의 균형 잡기
- 확장 가능한 배포 계획
거버넌스, 프라이버시 및 위험 관리
- 안전한 장치 내부 실행 보장
- 데이터 경계와 보호 조치 이해
- 기업 정책 및 표준과의 일치성
조직 내 도입 준비
- 내부 역량 및 준비 구축
- 파일럿 프로젝트를 통한 비즈니스 가치 평가
- 광범위한 롤아웃을 위한 기반 마련
요약 및 다음 단계
요건
- 일반 IT 개념에 대한 이해
- 기본 소프트웨어 도구 사용 경험
- 데이터 중심의 비즈니스 워크플로우에 익숙함
대상
- AI 기능을 도입하는 일반 IT 팀
- 실용적인 AI 응용 프로그램에 관심 있는 비즈니스 사용자
- 장치 내부 LLM 전략을 평가하는 기술 관리자
7 시간
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨