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Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA économe en ressources
  • Pourquoi les modèles légers sont importants pour les entreprises

Comprendre le Nano Banana

  • Caractéristiques clés et principes de conception
  • Capacités et limites du modèle
  • En quoi le Nano Banana diffère des LLM traditionnels

Modèles de déploiement et scénarios d'utilisation

  • L'exécution locale sur appareil et ses avantages
  • Inférence locale versus inférence dans le cloud
  • Choisir la bonne voie de déploiement

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance aux connaissances
  • Cas d'utilisation orientés clients
  • Scénarios opérationnels et liés à la conformité

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences système
  • Considérations sur les workflows et processus
  • Introduction à l'API et à la chaîne d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence grâce aux modèles compacts
  • Équilibre entre performance et ressources
  • Planification de déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

  • Assurer l'exécution sécurisée sur l'appareil
  • Comprendre les limites des données et les mesures de protection
  • Alignement avec les politiques et normes de l'entreprise

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Renforcer la capacité et la préparation internes
  • Évaluer la valeur métier par le biais de projets pilotes
  • Poser les bases de déploiements plus larges

Resume et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts généraux de l'informatique
  • Une expérience avec les outils logiciels de base
  • Une familiarité avec les workflows métier basés sur les données

Public cible

  • Les équipes informatiques générales adoptant des capacités d'IA
  • Les utilisateurs métier intéressés par des applications d'IA pratiques
  • Les responsables technologiques évaluant les stratégies de LLM locaux
 7 Heures

Nombre de participants


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