Kurzusleírás

Bevezetés a vállalati lokalizációba LLM-ekkel

  • A vállalati lokalizációs ökoszisztémák megértése
  • Az NMT-től az LLM-alapú fordításig
  • A minőség, irányítás és megfelelőség kihívásai

LLM modellpaletta a lokalizációhoz

  • A Deepseek, Qwen, Mistral és OpenAI modellek összehasonlítása
  • Finomhangolás és adaptáció fordítás és utólagos szerkesztés céljából
  • Modell üzembe helyezés és költség-teljesítmény megfontolások

LLM lokalizációs folyamatok tervezése

  • Rendszertervezési minták LLM-alapú fordításokhoz
  • API-k, adatbázisok és tartalomkezelő rendszerek összekapcsolása
  • Folyamatirányítás LangChain és Docker használatával

Automatizált minőségbiztosítás LLM fordításokhoz

  • Nyelvi minőségi metrikák meghatározása (BLEU, COMET, MQM)
  • Automatizált QA ügynökök létrehozása fordítások ellenőrzéséhez
  • Utólagos szerkesztési visszacsatolási hurkok és folyamatos fejlesztés

Irányítás és megfelelőség a lokalizációs AI-ban

  • Emberi felügyeletű irányítási rendszerek létrehozása
  • Nyomkövetés, naplózás és változáskezelés
  • Etikai és adatvédelmi szabványok LLM rendszerekben

Értékelési és monitorozási keretrendszerek

  • Fordítási teljesítmény és elmozdulás monitorozása
  • Valós idejű riasztás és naplózás nyílt forráskódú eszközökkel
  • Ellenőrző irányítópultok implementálása a QA felügyelethez

Vállalati integráció és munkafolyamat automatizálás

  • LLM fordítási folyamatok integrálása CMS és TMS rendszerekkel
  • Munkafolyamat automatizálás és feladatütemezés
  • Részlegközi együttműködés és verziókövetés

Lokalizációs infrastruktúra skálázása és biztonsága

  • Többmodelles üzemelő példányok skálázása felhőben és helyszínen
  • Biztonság, hozzáférés-kezelés és adattitkosítás
  • Irányítási ajánlott eljárások a vállalati szintű LLM bevezetéshez

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás és a természetes nyelvfeldolgozás területén
  • Tapasztalat Python vagy TypeScript használatával API-integrációhoz
  • Ismeretek a vállalati lokalizációs munkafolyamatok és eszközök területén

Célközönség

  • AI és NLP mérnökök
  • Lokalizációs technológiai menedzserek
  • Szoftverarchitektusok és mérnöki vezetők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák