План на курса

1. Въведение в LLM приложенията и AutoGen v0.4

Преглед на Large Language Models (LLMs): Разбиране на техните възможности и приложения.
  • Въведение в AutoGen v0.4: Проучване на неговите функции, архитектура и как той опростява разработването на агентни AI системи.
  • 2. Основни концепции и компоненти на AutoGen

    Разбиране на слоестата рамка:Основен слой: Архитектура, управлявана от събития, поддържаща динамични работни потоци.
  • AgentChat API: Създаване на агенти, управлявани от задачи, с помощта на високо ниво API.
  • Разширения: Интегриране на персонализирани агенти, инструменти и модули за памет за подобрена функционалност.
  • Асинхронни съобщения: Внедряване на стилове на взаимодействие, управлявани от събития и заявки-отговори.
  • 3. Създаване на първото ви мулти-агентно приложение

    Дефиниране на агенти: Създаване на Assistant и User Proxy агенти.
  • Установяване на Agent Communication: Настройване на асинхронни съобщения между агентите.
  • Внедряване на примерно приложение: Разработване на проста мулти-агентна система за решаване на конкретна задача.
  • Инструменти за наблюдаемост и дебъгване: Използване на вградено проследяване на показатели и съобщения за наблюдение в реално време.
  • 4. Казуси и най-добри практики

    Приложения в реалния свят: 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: Справяне с често срещани предизвикателства, възникващи по време на разработка, и техните решения.
  • Въпроси и отговори
  • Този уъркшоп е предназначен за:

    софтуерни разработчици
  • data scientists
  • data engineers
  • хора с програмен опит/наклонност, които искат да научат за AI програмирането.
  • Изисквания

    . Предварителни изисквания - Python програмиране

     7 Часа

    Брой участници


    Цена за участник

    Предстоящи Курсове

    Свързани Kатегории