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Modèle de calendrier de planification d'entreprise pour projet basé sur LLM

Planifier un projet Large Language Model (LLM) demande une feuille de route claire pour gérer la complexité technique. Ce calendrier de planification d’entreprise aide les équipes à suivre les étapes clés, de la recherche initiale à la mise en production. Grâce à ce guide visuel structuré, les entreprises peuvent mieux organiser leurs ressources et garantir une livraison rapide et réussie de solutions basées sur l’IA.

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À propos de ce modèle de planning pour entreprise

Ce modèle de calendrier est spécialement pensé pour les entreprises qui lancent des projets basés sur les LLM. Il sépare le cycle de développement en étapes mensuelles claires. Utilisez-le pour visualiser votre avancée, depuis l’identification des problèmes clés jusqu’aux tests finaux de votre modèle d’IA dans des situations réelles.

Lancer et rechercher

Cette première étape vise à définir le périmètre du projet et les besoins techniques. Les équipes identifient les problèmes que le LLM peut résoudre tout en étudiant les modèles disponibles afin que la technologie choisie corresponde aux objectifs et au budget de l’entreprise.

  • Identifier les problèmes
  • Collecter les besoins
  • Chercher quel LLM utiliser

Prototyper et expérimenter

En passant au développement, l’équipe crée une version préliminaire de la solution. Cette phase est essentielle pour tester les hypothèses et mener des expérimentations poussées, afin de vérifier comment différentes architectures LLM gèrent des ensembles de données et des prompts spécifiques.

  • Créer un prototype
  • Faire des expérimentations

Évaluer et développer le modèle

Pendant ces mois, le focus se porte sur la sélection du modèle le plus adapté pour chaque tâche. Les développeurs optimisent et construisent l’architecture précise du modèle, afin de garantir que la technologie IA choisie offre les meilleures performances selon les usages métiers visés.

  • Évaluer quel modèle pour quelle tâche
  • Développer notre modèle avec les modèles spécifiés

Tester en conditions réelles et conclure

La dernière étape consiste à déployer le LLM en environnement réel pour vérifier sa précision et sa fiabilité. Après avoir collecté des données de vrai usage, l’équipe formule ses conclusions et prépare les futures évolutions et l’extension du projet.

  • tester et vérifier dans la vie réelle
  • conclusions et perspectives futures
Daniel Belisario

Daniel Belisario

Feb 07, 26
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