Schița de curs

Introducere în LLM-uri multimodale în Vertex AI

  • Prezentare generală a capabilităților multimodale în Vertex AI
  • Modele Gemini și modalități susținute
  • Cazuri de utilizare în mediul de afaceri și cercetare

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Configurarea Vertex AI pentru fluxuri de lucru multimodale
  • Lucrul cu seturi de date în diverse modalități
  • Laborator practic: configurarea mediului și pregătirea seturilor de date

Ferestre de context lung și raționament avansat

  • Înțelegerea fluxurilor de lucru cu context lung
  • Cazuri de utilizare în planificare și luarea deciziilor
  • Laborator practic: implementarea analizei cu context lung

Proiectarea fluxurilor de lucru cross-modale

  • Combinarea analizei textului, audio și imaginilor
  • Înlănțuirea pașilor multimodali în pipeline-uri
  • Laborator practic: proiectarea unui pipeline multimodal

Lucrul cu parametrii Gemini API

  • Configurarea intrărilor și ieșirilor multimodale
  • Optimizarea inferenței și eficienței
  • Laborator practic: ajustarea parametrilor Gemini API

Aplicații și integrări avansate

  • Agenți și asistenți multimodali interactivi
  • Integrarea API-urilor și instrumentelor externe
  • Laborator practic: construirea unei aplicații multimodale

Evaluare și iterație

  • Testarea performanței multimodale
  • Metrici pentru acuratețe, aliniere și drift
  • Laborator practic: evaluarea fluxurilor de lucru multimodale

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Competențe în programarea Python
  • Experiență în dezvoltarea modelelor de machine learning
  • Familiaritate cu datele multimodale (text, audio, imagine)

Publicul țintă

  • Cercetători AI
  • Dezvoltatori avansați
  • Oameni de știință ML
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite