Intrati in legatura
 Durata 14 ore

Schița de curs

Introducere în personalizarea avansată a modelelor

  • Prezentarea generală a fine-tuning-ului și a managementului prompturilor în Vertex AI
  • Cazuri de utilizare pentru optimizarea modelelor
  • Laborator hands-on: configurarea workspace-ului Vertex AI

Supervised Fine-Tuning pentru modelele Gemini

  • Pregătirea datelor de training pentru fine-tuning
  • Rularea pipeline-urilor de supervised fine-tuning
  • Laborator hands-on: fine-tuning-ul unui model Gemini

Engineering-ul prompturilor și managementul versiunilor

  • Proiectarea prompturilor eficiente pentru AI generativ
  • Controlul versiunilor și reproductibilitate
  • Laborator hands-on: crearea și testarea versiunilor de prompt

Evaluare și Benchmarking

  • Prezentarea bibliotecilor de evaluare din Vertex AI
  • Automatizarea fluxurilor de testare și validare
  • Laborator hands-on: evaluarea prompturilor și a ieșirilor

Desfacere și Monitorizare a Modelelor

  • Integrarea modelelor optimizate în aplicații
  • Monitorizarea performanței și detectarea drift-ului
  • Laborator hands-on: desfacerea unui model fine-tuned

Practice de optimizare a AI în enterprise

  • Scalabilitate și gestionarea costurilor
  • Considerații etice și mitigarea bias-ului
  • Caz de studiu: îmbunătățirea aplicațiilor AI în producție

Direcții viitoare în fine-tuning și managementul prompturilor

  • Tendințe emergente în optimizarea LLM-urilor
  • Adaptarea automată a prompturilor și învățarea prin întărire (reinforcement learning)
  • Implicații strategice pentru adoptarea în enterprise

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență în fluxuri de lucru de machine learning
  • Cunoașteri de programare în Python
  • Familiaritate cu platformele de AI bazate pe cloud

Public țintă

  • Îngineri AI
  • Practicieni MLOps
  • Științiști de date

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite