Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

1. Въведение в LLM приложенията и AutoGen v0.4

  • Общ преглед на големите езикови модели (LLM): Разбиране на техните възможности и приложения.
  • Представяне на AutoGen v0.4: Разглеждане на неговите функции, архитектура и как улеснява разработването на агентни AI системи.

2. Основни концепции и компоненти на AutoGen

  • Разбиране на слоестата рамка:
    • Базов слой: Архитектура, управлявана от събития, поддържаща динамични работни потоци.
    • AgentChat API: Изграждане на агенти, ориентирани към задачи, чрез високо ниво на API.
    • Разширения: Интегриране на персонализирани агенти, инструменти и модули памет за подобрена функционалност.
  • Асинхронни съобщения: Прилагане на стилове на взаимодействие, управлявани от събития, и заявка-отговор.

3. Изграждане на първото ви многоагентно приложение

  • Дефиниране на агенти: Създаване на Assistant и User Proxy агенти.
  • Установяване на агентна комуникация: Настройка на асинхронни съобщения между агенти.
  • Прилагане на примерно приложение: Разработване на проста многоагентна система за решаване на конкретна задача.
  • Инструменти за наблюдаемост и дебъгване: Използване на вградено проследяване на метрики и съобщения за мониторинг в реално време.

4. Казуси и най-добри практики

  • Реални приложения: Разглеждане на успешни внедрявания на AutoGen в различни индустрии.
  • Най-добри практики: Насоки за проектиране на ефективни и мащабируеми LLM приложения с помощта на AutoGen.
  • Предизвикателства и решения: Адресиране на често срещани предизвикателства при разработката и техните решения.
  • Въпроси и отговори

Уъркшопът е предназначен за:

  • софтуерни разработчици
  • специалисти по данни
  • инженери по данни
  • хора с програмистки опит/наклонности, които искат да научат за AI програмиране.

Изисквания

Предварителни изисквания - Програмиране на Python

 7 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (5)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории