Kurzusleírás

1. Az LLM alkalmazások és az AutoGen v0.4 bemutatása

Az Large Language Models (LLMs) áttekintése: Képességeik és alkalmazásaik megértése.
  • Az AutoGen v0.4 bemutatása: Funkcióinak, architektúrájának feltárása és annak megértése, hogyan egyszerűsíti az agent alapú AI rendszerek fejlesztését.
  • 2. Az AutoGen alapvető fogalmai és összetevői

    A rétegzett keretrendszer megértése:
    • Core Layer: Eseményvezérelt architektúra dinamikus munkafolyamatok támogatására.
    • AgentChat API: Feladatalapú ügynökök létrehozása magas szintű API-kkal.
    • Extensions: Egyéni ügynökök, eszközök és memóriamodulok integrálása a funkcionalitás bővítése érdekében.
  • Aszinkron üzenetküldés: Eseményvezérelt és kérés-válasz interakciós stílusok megvalósítása.
  • 3. Az első többügynökös alkalmazás létrehozása

    Ügynökök definiálása: Assistant és User Proxy ügynökök létrehozása.
  • Ügynök Communication létrehozása: Aszinkron üzenetküldés beállítása az ügynökök között.
  • Mintaalmazás megvalósítása: Egy egyszerű többügynökös rendszer fejlesztése egy adott feladat megoldására.
  • Figyelhetőség és hibakeresési eszközök: Beépített metrikakövetés és üzenetnyomkövetés használata a valós idejű monitorozáshoz.
  • 4. Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

    Valódi alkalmazások: Az AutoGen sikeres implementációinak vizsgálata különböző iparágakban.
  • Bevált gyakorlatok: Irányelvek az AutoGen használatával hatékony és skálázható LLM alkalmazások tervezéséhez.
  • Kihívások és megoldások: A fejlesztés során felmerülő gyakori kihívások és megoldásaik kezelése.
  • Kérdések és válaszok
  • A workshop célközönsége:

    szoftverfejlesztők
  • adatkutatók
  • adatmérnökök
  • programozási háttérrel/hajlammal rendelkezők, akik meg szeretnék ismerni az AI programozást.
  • Követelmények

    . Előfeltételek – Python programozás

     7 Órák

    Résztvevők száma


    Ár résztvevőnként

    Közelgő kurzusok

    Rokon kategóriák