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Schulungsübersicht
Einführung in leichtgewichtige LLMs
- Verständnis kompakter Modellarchitekturen
- Die Entwicklung ressourcenschonender KI
- Warum leichtgewichtige Modelle für Unternehmen wichtig sind
Verständnis von Nano Banana
- Wesentliche Merkmale und Designprinzipien
- Fähigkeiten und Grenzen des Modells
- Wie sich Nano Banana von traditionellen LLMs unterscheidet
Implementierungsmodelle und Anwendungsszenarien
- Lokale Ausführung auf Geräten und ihre Vorteile
- Lokale Inferenz im Vergleich zur Cloud-Inferenz
- Auswahl des richtigen Implementierungspfares
Praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen
- Innere Automatisierung und Wissensunterstützung
- Kundennahe Anwendungsfälle
- Operative und compliance-basierte Szenarien
Grundlagen der Integration
- Bewertung der Systemanforderungen
- Berücksichtigung von Workflows und Prozessen
- Einführung in APIs und Toolchains
Kostenoptimierung und Effizienz
- Senkung der Inferenzkosten durch kompakte Modelle
- Ausgleich zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch
- Planung für skalierbare Implementierungen
Governance, Datenschutz und Risikomanagement
- Sicherstellung einer sicheren lokalen Ausführung
- Verständnis von Datenbegrenzungen und Schutzmaßnahmen
- Konformität mit Unternehmensrichtlinien und Standards
Vorbereitung für die organisatorische Einführung
- Aufbau interner Fähigkeiten und Bereitschaft
- Bewertung des Geschäftswerts durch Pilotprojekte
- Grundlage für breitere Rollouts schaffen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis allgemeiner IT-Konzepte
- Erfahrung mit grundlegenden Software-Tools
- Vertrautheit mit datengetriebenen Geschäftsprozessen
Zielgruppe
- IT-Teams, die KI-Fähigkeiten einführen
- Geschäftsnutzer, die an praktischen KI-Anwendungen interessiert sind
- Technische Manager, die Strategien für lokale LLMs bewerten
7 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung