Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în LLM-uri Multimodale în Vertex AI

  • Prezentare generală a capacităților multimodale în Vertex AI
  • Modele Gemini și modalități suportate
  • 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 din multiple modalități
  • Laborator practic: configurarea mediului și pregătirea setului 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 text, audio și imagine
  • Înlănțuirea pașilor multimodali în pipeline-uri
  • Laborator practic: proiectarea unui pipeline multimodal

Lucrul cu Parametrii API Gemini

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

Aplicații și Integrări Avansate

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

Evaluare și Iterare

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

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoaștere avansată a programării în Python
  • Experiență în dezvoltarea modelelor de învățare automată
  • 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