Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în LLM-urile multimodale în Vertex AI
- Prezentarea capabilităților multimodale din Vertex AI
- Modelele Gemini și modalitățile suportate
- Cazuri de utilizare în enterprise 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 lungi 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 de text, audio și imagini
- 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 a eficienței
- Laborator practic: ajustarea parametrilor API Gemini
Aplicații avansate și integrări
- 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 pașii următori
Cerințe
- Cunoștințe solide de programare Python
- Experiență în dezvoltarea de modele de machine learning
- Familiaritate cu datele multimodale (text, audio, imagini)
Public țintă
- Cercetători AI
- Dezvoltatori avansați
- Oameni de știință ML
