家電照明電子通用網(wǎng)站模板,內(nèi)蒙網(wǎng)站建設(shè)seo優(yōu)化,建立一個(gè)個(gè)人介紹網(wǎng)站,廣東網(wǎng)站建設(shè)微信商城運(yùn)營文章解析了企業(yè)級(jí)AI Agent技術(shù)棧Agentic AI Stack的三層九階段架構(gòu)#xff0c;包括參與層、能力層和數(shù)據(jù)層。強(qiáng)調(diào)成功實(shí)施Agentic AI#xff0c;技術(shù)僅占20%#xff0c;80%依賴變革管理。該框架幫助企業(yè)理解AI Agent生態(tài)系統(tǒng)#xff0c;識(shí)別機(jī)遇#xff0c;并…文章解析了企業(yè)級(jí)AI Agent技術(shù)棧Agentic AI Stack的三層九階段架構(gòu)包括參與層、能力層和數(shù)據(jù)層。強(qiáng)調(diào)成功實(shí)施Agentic AI技術(shù)僅占20%80%依賴變革管理。該框架幫助企業(yè)理解AI Agent生態(tài)系統(tǒng)識(shí)別機(jī)遇并為大規(guī)模部署和員工轉(zhuǎn)型提供戰(zhàn)略路線圖。當(dāng)前關(guān)于AI Agent的技術(shù)棧有很多但真正能夠用于企業(yè)的并不多。每一種技術(shù)框架和工具說起來都是非常優(yōu)秀但真要應(yīng)用到企業(yè)中時(shí)卻總是捉肘見襟。想要把最新技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景與技術(shù)環(huán)境中間還需要跨越很大的門檻。每個(gè)企業(yè)的數(shù)字化程度不同技術(shù)環(huán)境不同對(duì)于技術(shù)的引入與融合也會(huì)有很大的不同。對(duì)于更多持續(xù)引入應(yīng)用各種先進(jìn)技術(shù)的企業(yè)來說引入新技術(shù)并不難難的是如何把新技術(shù)與原有業(yè)務(wù)進(jìn)行妥帖的融合。對(duì)于當(dāng)前大模型的應(yīng)用而言就是如何把AI Agent和大模型引入并與已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行完美融合這是大部分企業(yè)的純剛性需求。對(duì)于企業(yè)經(jīng)營而言技術(shù)只是支持業(yè)務(wù)更好運(yùn)轉(zhuǎn)的一部分。新技術(shù)作為戰(zhàn)術(shù)實(shí)施用來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程而基于某種技術(shù)的企業(yè)戰(zhàn)略方是支撐企業(yè)運(yùn)營的長(zhǎng)久之計(jì)。所以對(duì)于AI Agent這樣的能夠高效變革企業(yè)經(jīng)營的技術(shù)企業(yè)最好能夠從更高的戰(zhàn)略層面去看待它的應(yīng)用這樣關(guān)于Agentic AI的戰(zhàn)略應(yīng)用也開始被更多企業(yè)管理者進(jìn)行探討。在這個(gè)前提下一些面向企業(yè)戰(zhàn)略的Agentic AI架構(gòu)也由此而生。上篇文章王吉偉頻道介紹了能夠提升編碼Agent能力的優(yōu)秀技術(shù)堆棧AI賦能棧AI Enablement Stack得到了很多讀者的關(guān)注。推薦閱讀這個(gè)五層結(jié)構(gòu)AI Enablement Stack把真正可用的AI Agent技術(shù)棧生態(tài)講透了這篇文章向大家推薦一個(gè)面向企業(yè)的AI Agent技術(shù)棧Agentic AI Stack for Enterprises。這是由Agentico創(chuàng)始人Oliver Morris與變革管理專家Simon Torrance合作開發(fā)的綜合框架從戰(zhàn)略企業(yè)角度映射了新興的Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)。旨在為企業(yè)提供一個(gè)戰(zhàn)略視角來理解Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)揭示了成熟和新興的技術(shù)類別能夠幫助企業(yè)理解這個(gè)新行業(yè)識(shí)別機(jī)遇并為Agentic AI的大規(guī)模部署和員工轉(zhuǎn)型提供路線圖?？傮w是一個(gè)三層結(jié)構(gòu)分為九階段參與層關(guān)注AI如何與用戶和系統(tǒng)交互包括接口和第三方Agent。能力層包含核心的AI功能和控制包括控制、編排 、智能和 工具 其中工具包含新興的 下一代RPA和流程挖掘。數(shù)據(jù)層支持學(xué)習(xí)和問責(zé)制的基礎(chǔ)系統(tǒng)主要包含記錄系統(tǒng)Agent工作核算是其中的新興子類別。Oliver Morris專門寫了一篇文章介紹這個(gè)框架指出“Agentic AI的成功20%靠技術(shù)80%靠變革管理?！?這強(qiáng)調(diào)了非技術(shù)因素組織結(jié)構(gòu)、治理、文化等在Agentic AI部署中的關(guān)鍵作用。因此缺乏清晰的戰(zhàn)略假設(shè)和變革管理技術(shù)堆棧的價(jià)值有限甚至存在風(fēng)險(xiǎn)。需要說明的是這個(gè)框架的重點(diǎn)不在于技術(shù)而是強(qiáng)調(diào)成功Agentic AI實(shí)施需要技術(shù)和變更管理的結(jié)合進(jìn)而幫助企業(yè)建立生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴關(guān)系和戰(zhàn)略能力。該框架從更廣闊的Agentic AI戰(zhàn)略視角看待Agent的部署與應(yīng)用尤其適合企業(yè)在現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)下部署實(shí)施Agent的技術(shù)選型參考值得企業(yè)管理者與開發(fā)者理解與掌握。關(guān)于該框架這里附上Oliver Morris介紹它的原文供大家參考和學(xué)習(xí)。【PS贈(zèng)書福利見文末】當(dāng)技術(shù)人員專注于Agentic AI 的實(shí)現(xiàn)時(shí)成功的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者則有著更宏大的思考——生態(tài)系統(tǒng)合作、供應(yīng)商選擇以及戰(zhàn)略能力的構(gòu)建。Agentico創(chuàng)始人olivermorris與變革管理專家Simon Torrance合作開發(fā)了企業(yè)Agentic AI技術(shù)堆棧Agentic AI Stack for Enterprises一個(gè)從戰(zhàn)略企業(yè)視角描繪這個(gè)Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)的綜合框架。Agentic AI Stack for Enterprises揭示了這個(gè)新行業(yè)中既成熟又新興的各類技術(shù)層面。有些層面充滿創(chuàng)新活力而另一些則幾乎空白蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)會(huì)。該技術(shù)棧分為三個(gè)層級(jí)交互層EngagementAI如何與用戶和系統(tǒng)交互。能力層CapabilitiesAI的核心功能與控制。數(shù)據(jù)層Data支撐學(xué)習(xí)與問責(zé)的基礎(chǔ)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)Agentic AI的成功技術(shù)只占20%剩下的80%是變革管理。該框架幫助企業(yè)將機(jī)會(huì)置于正確的戰(zhàn)略環(huán)境中AI-人類團(tuán)隊(duì)的動(dòng)態(tài)自組織具備低邊際成本的可擴(kuò)展智能企業(yè)范圍的知識(shí)放大提升運(yùn)營韌性那些現(xiàn)在開始建立生態(tài)合作關(guān)系的組織將在未來具備最強(qiáng)的能力構(gòu)建和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。技術(shù)棧詳解所有技術(shù)要素的底層是一個(gè)關(guān)鍵的基礎(chǔ)組成部分一個(gè)連貫而穩(wěn)健的商業(yè)Agentic AI戰(zhàn)略。這是一種假設(shè)旨在與企業(yè)的整體戰(zhàn)略保持一致。它明確Agentic AI的愿景與目標(biāo)提出部署場(chǎng)景、成功路徑和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的運(yùn)營模型。Agentic AI Stack for Enterprises架構(gòu)漢化機(jī)翻所謂“運(yùn)營模型”不僅包括技術(shù)棧中描述的技術(shù)要素還涵蓋實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的非技術(shù)性技能、組織結(jié)構(gòu)、指標(biāo)、治理和變革流程。顯而易見Agentic AI的成功或許只有20%是技術(shù)80%則是變革管理。如果沒有這些基礎(chǔ)的、非技術(shù)性的要素支撐——以清晰、可驗(yàn)證的戰(zhàn)略假設(shè)的形式加以明確——那么技術(shù)棧中的組件將價(jià)值有限甚至存在風(fēng)險(xiǎn)。由于篇幅限制本文無法詳盡解釋每一層及其子組件詳細(xì)說明留給客戶。下文會(huì)簡(jiǎn)要描述每一層、突出重要子類別并列舉一些具有代表性的創(chuàng)新公司。1. 交互層Engagement Tier第1層界面Interfaces這是至關(guān)重要的第一層AI服務(wù)在此與用戶對(duì)接無論是消費(fèi)者、企業(yè)客戶、企業(yè)員工業(yè)務(wù)或 IT還是其他非人類系統(tǒng)如AI Agent或IoT設(shè)備。應(yīng)實(shí)現(xiàn)自然、可控的交互同時(shí)保障可訪問性與安全性。新興子類別市場(chǎng)與發(fā)現(xiàn)APIMarketplaces Discovery APIs這類平臺(tái)用于發(fā)現(xiàn)、評(píng)估和集成AI Agent實(shí)現(xiàn)合作企業(yè)、供應(yīng)商和客戶之間的連接。目前這些市場(chǎng)平臺(tái)仍處于初級(jí)階段但隨著AI Agent在垂直行業(yè)中的普及它們將快速成熟以滿足需求。代表創(chuàng)新者Agent.ai由HubSpot CRM 創(chuàng)始人打造這是一個(gè)AI Agent的市場(chǎng)平臺(tái)用戶可在其中發(fā)現(xiàn)、連接并雇傭AI Agent完成各種任務(wù)。第2層第三方AgentsThird-Party AgentsAgent本身單體或多體幫助企業(yè)以更高效、創(chuàng)新的方式服務(wù)其終端用戶。新興子類別企業(yè)到AI AgentB2ABusiness-to-Agent隨著AI Agent的普及并獲得代表用戶進(jìn)行采購的能力在權(quán)限范圍內(nèi)它們自身也將成為特定服務(wù)的“客戶”。這一市場(chǎng)尚屬全新領(lǐng)域。創(chuàng)業(yè)加速器Y Combinator最近已為該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者提供投資支持。代表創(chuàng)新者暫無目前市場(chǎng)仍為空白2. 能力層Capabilities Tier第3層控制Controls確保AI Agent在政策范圍內(nèi)安全、合規(guī)和倫理運(yùn)行的保障層。該層設(shè)置安全護(hù)欄、監(jiān)控合規(guī)性、維護(hù)審計(jì)日志以建立信任、防止誤用并避免意外后果。新興子類別驗(yàn)證與政策合規(guī)由于生成式AI模型輸出具有概率性不能完全準(zhǔn)確因此可以將政策與法律文件轉(zhuǎn)化為規(guī)則集合并用于對(duì)模型輸出進(jìn)行交叉驗(yàn)證。這類“形式化驗(yàn)證”與合規(guī)機(jī)制可提升用戶信心使 AI 承擔(dān)更多關(guān)鍵任務(wù)。目前該領(lǐng)域參與者極少有望迎來爆發(fā)。代表創(chuàng)新者Amazon Automated Reasoning此工具支持將AI 輸出與既定政策對(duì)比驗(yàn)證識(shí)別錯(cuò)誤并確保合規(guī)。借助自動(dòng)推理技術(shù)提供數(shù)學(xué)級(jí)的正確性證明降低“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)增強(qiáng)信任。第4層編排Orchestration負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)AI Agent之間及其與人類之間協(xié)作的引擎。涵蓋部署、監(jiān)控和工作流管理以最大限度提升生產(chǎn)力并保障可靠性與可問責(zé)性。新興子類別微調(diào)Fine-Tuning將預(yù)訓(xùn)練模型通過特定數(shù)據(jù)集再訓(xùn)練以適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域。當(dāng)前的微調(diào)多針對(duì)個(gè)別模型服務(wù)企業(yè)特定需求但研究表明也可以對(duì)Agent團(tuán)隊(duì)進(jìn)行微調(diào)讓多個(gè)Agent既具專業(yè)性又能協(xié)作。代表創(chuàng)新者Predibase為小型語言模型提供微調(diào)服務(wù)幫助企業(yè)將AI 模型定制化用于特定場(chǎng)景。第5層智能Intelligence提供推理與語言能力的認(rèn)知層既包括OpenAI等外部服務(wù)也包括企業(yè)自有模型。必須具有靈活性和可升級(jí)性以跟上技術(shù)演進(jìn)的步伐。新興子類別Agent運(yùn)維Agent Ops涵蓋Agent的監(jiān)控、錯(cuò)誤報(bào)告、持續(xù)評(píng)估與部署。隨著AI Agent具備更強(qiáng)自主性并執(zhí)行更復(fù)雜任務(wù)其服務(wù)水平也需自動(dòng)化監(jiān)控與管理。Agent Ops為Agent生命周期提供結(jié)構(gòu)化監(jiān)管手段。代表創(chuàng)新者LangSmith提供實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析與優(yōu)化AI Agent行為的工具增強(qiáng)Agentic AI應(yīng)用的可觀察性與可靠性。第6層工具Tools支持AI Agent與企業(yè)系統(tǒng)交互的執(zhí)行層。通過API或標(biāo)準(zhǔn)界面包括支付處理等關(guān)鍵能力提供安全的數(shù)據(jù)訪問與操作權(quán)限。新興子類別下一代RPA與流程挖掘RPA機(jī)器人流程自動(dòng)化與流程挖掘Process Mining是Agentic AI 可以借力的現(xiàn)有技術(shù)。在大型企業(yè)中RPA 通常用于自動(dòng)化重復(fù)、規(guī)則驅(qū)動(dòng)的任務(wù)。AI Agent通過推理能力可進(jìn)一步擴(kuò)展這種自動(dòng)化。流程挖掘則用于分析業(yè)務(wù)流程并識(shí)別可自動(dòng)化的低效環(huán)節(jié)從而明確Agentic AI 的應(yīng)用機(jī)會(huì)。代表創(chuàng)新者UiPath國內(nèi)如實(shí)在智能、容智信息、金智維等成熟的自動(dòng)化平臺(tái)傳統(tǒng)上自動(dòng)化人類重復(fù)的數(shù)字任務(wù)。如今結(jié)合AI 視覺與 APIUiPath 支持構(gòu)建能理解并執(zhí)行復(fù)雜企業(yè)流程的AI Agent。3. 數(shù)據(jù)層Data Tier第7層記錄系統(tǒng)Systems of Record為企業(yè)記憶和持續(xù)性提供技術(shù)基礎(chǔ)。記錄交互歷史、追蹤決策、管理成本使AI Agent能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并為企業(yè)長(zhǎng)期戰(zhàn)略提供支持。新興子類別Agent工作核算Agent Workforce Accounting當(dāng)前的Agentic系統(tǒng)多被限制在權(quán)限和交易能力上。但隨著它們開始涉及財(cái)務(wù)決策將有必要追蹤其直接成本與行為決可以稱之為“Agent工作核算”。目前僅發(fā)現(xiàn)一家探索者未來會(huì)有更多現(xiàn)有會(huì)計(jì)系統(tǒng)擴(kuò)展到此領(lǐng)域。代表創(chuàng)新者Workday 的 Agent System of Record用于管理和評(píng)估組織內(nèi)AI Agent的系統(tǒng)確保其行為符合企業(yè)目標(biāo)與合規(guī)要求。其他供應(yīng)商與創(chuàng)新者在這項(xiàng)工作中Agentico建立了一個(gè)詳盡的創(chuàng)新企業(yè)與供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫。其他相關(guān)的企業(yè)列表和目錄大多組織混亂、不完整甚至包含非Agentic解決方案。這一領(lǐng)域目前已經(jīng)出現(xiàn)一些特別具有創(chuàng)新性和重要性的企業(yè)參與的玩家也已不少。同時(shí)一些大型科技公司正在橫跨多個(gè)層級(jí)展開競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)正在形成“控制點(diǎn)”之爭(zhēng)。雖然大規(guī)模投入最終有利于企業(yè)客戶但由于供應(yīng)商能力難以驗(yàn)證這也造成一定困擾。因此不建議將所有資源投入單一供應(yīng)商。多供應(yīng)商戰(zhàn)略更為合理。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)明確哪些界面、能力與數(shù)據(jù)是戰(zhàn)略資產(chǎn)哪些則為通用商品。前者應(yīng)傾向內(nèi)建后者可以外包。因此穩(wěn)健的商業(yè)Agentic AI戰(zhàn)略將為這一判斷提供依據(jù)。主要?jiǎng)?chuàng)新優(yōu)勢(shì)該框架與技術(shù)棧以及后續(xù)版本旨在支持以下潛在的變革式發(fā)展高效的人機(jī)協(xié)作人類與AI 團(tuán)隊(duì)可依據(jù)各自優(yōu)勢(shì)自組織并動(dòng)態(tài)分工?？蓴U(kuò)展智能企業(yè)能力可在不增加等比例人力與成本的前提下實(shí)現(xiàn)倍增。知識(shí)放大最佳實(shí)踐與專業(yè)知識(shí)可被捕獲、增強(qiáng)并在企業(yè)中一致部署。運(yùn)營韌性混合勞動(dòng)力可應(yīng)對(duì)需求高峰與復(fù)雜性同時(shí)保持質(zhì)量與效率。支持新興的Agentic AI生態(tài)系統(tǒng)此技術(shù)棧為多方利益相關(guān)者提供指導(dǎo)對(duì)企業(yè)而言提供從基本的生成式AI 到真正大規(guī)模利用Agentic AI并最終實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型的路線圖幫助評(píng)估和定位供應(yīng)商解決方案明確能力差距與優(yōu)先級(jí)對(duì)供應(yīng)商而言闡明當(dāng)前產(chǎn)品之外的市場(chǎng)機(jī)會(huì)指導(dǎo)下一代企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品開發(fā)支持集成式解決方案建設(shè)對(duì)投資人和創(chuàng)業(yè)者而言揭示超越當(dāng)前GenAI應(yīng)用的高價(jià)值機(jī)會(huì)領(lǐng)域識(shí)別未被充分服務(wù)的細(xì)分市場(chǎng)為戰(zhàn)略投資提供背景依據(jù)**展望未來**向混合人機(jī)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)型可能是自第一次工業(yè)革命以來最深刻的組織變革。大多數(shù)企業(yè)仍專注于高級(jí)分析和基礎(chǔ)生成式AI前瞻性的企業(yè)高管已經(jīng)把Agentic團(tuán)隊(duì)Agentic Teams 作為戰(zhàn)略必需。他們意識(shí)到未來的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將取決于企業(yè)如何高效融合人類與人工智能。Agentic AI Stack for Enterprises旨在為實(shí)現(xiàn)這一混合勞動(dòng)力的愿景提供架構(gòu)基礎(chǔ)使AI Agent不再只是工具而是真正的團(tuán)隊(duì)成員。那些現(xiàn)在開始構(gòu)建這些能力模式的企業(yè)將能以近乎零邊際成本為利益相關(guān)者創(chuàng)造新的價(jià)值層級(jí)徹底改變其行業(yè)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。工作的未來既非純?nèi)斯ひ卜羌冎悄芏莾烧咧g無縫協(xié)作。現(xiàn)在已經(jīng)到了為這個(gè)未來做準(zhǔn)備的時(shí)候了。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫擴(kuò)展 AI 的能力。快速開發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】