Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do systemów translacji LLM
- Rozumienie neuronowego maszynowego tłumaczenia (NMT) i jego ograniczeń
- Przegląd architektur LLM i ich możliwości translacyjnych
- Porównanie tradycyjnego tłumaczenia maszynowego (MT) z tłumaczeniem opartym na LLM
Praca z modelami LLM własnymi i open source
- Korzystanie z modeli OpenAI, Deepseek, Qwen i Mistral do tłumaczeń
- Kompromisy między wydajnością a czasem opóźnienia (latencją)
- Dobór odpowiedniego modelu do Twojego workflowu
Budowanie pipelinów translacji za pomocą LangChain
- Zasady projektowania pipeline'ów dla translacji LLM
- Implementacja łańcucha translacyjnego z użyciem LangChain
- Zarządzanie oknem kontekstu i zużyciem tokenów
Automatyzacja workflowów translacji
- Harmogramowanie zadań translacyjnych z użyciem Pythona i narzędzi automatyzacji
- Obsługa zbiorczych zadań wielojęzycznych (batch jobs)
- Integracja z systemami zarządzania lokalizacją
Podnoszenie jakości tłumaczeń
- Inżynieria promptów do kontekstowo świadomego tłumaczenia
- Automatyzacja postedytu i projektowanie modeli z udziałem człowieka (human-in-the-loop)
- Strategie fine-tuning dla tłumaczeń domenowych
Ewaluacja i monitorowanie pipelinów translacji
- Automatyczna ocena jakości (AQE) i ewaluacja score BLEU
- Dziennik zdarzeń, analityka i obserwowalność pipeline'ów
- Obsługa błędów i mechanizmy awaryjne (fallback)
Skalowanie i wdrażanie systemów translacji
- Wdrożenie w chmurze z użyciem Docker i frameworków serverless
- Balansowanie obciążenia i przetwarzanie równoległe dla tłumaczeń w dużej skali
- Aspekty bezpieczeństwa, zgodności i ochrony prywatności danych
Integrowanie pipelinów translacji z infrastrukturą korporacyjną
- Podłączanie API translacji do platform CMS, ERP i L10n
- Zarządzanie kosztami i wydajnością w dużej skali
- Zarządzanie korporacyjne (governance) i workflowy akceptacyjne dla lokalizacji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość programowania w Pythonie
- Doświadczenie w integracji API i automatyzacji workflowów
- Znajomość pojęć z zakresu uczenia maszynowego i modeli językowych
Grupa docelowa
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Specjaliści ds. technologii lokalizacji i tłumaczenia
- Archiweci oprogramowania i liderzy zespołów inżynieryjnych
