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 diverse 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 Gemini API

  • Configurarea intrărilor și ieșirilor Multimodale
  • Optimizarea inferenței și eficienței
  • Laborator practic: reglarea parametrilor Gemini API

Aplicații și integrări avansate

  • Agenți și asistenți Multimodali interacționali
  • Integrarea API-urilor și instrumentelor externe
  • Laborator practic: construirea unei aplicații Multimodale

Evaluare și iterație

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

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Cunoaștere avansată a programării în Python
  • Experiență în dezvoltarea modelelor de machine learning
  • Familiaritate cu datele Multimodale (text, audio, imagine)

Public țintă

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite