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 în Vertex AI
- Modelele Gemini și modalitățile suportate
- Cazuri de utilizare în enterprise și cercetare
Configurarea mediului de dezvoltare
- Configurarea Vertex AI pentru workflow-uri multimodale
- Lucrul cu date de antrenare pe diferite modalități
- Lab practic: configurarea mediului și pregătirea datelor
Fereastră de context lung și raționament avansat
- Înțelegerea workflow-urilor cu context lung
- Cazuri de utilizare în planificare și luarea deciziilor
- Lab practic: implementarea analizei cu context lung
Design de workflow-uri inter-modale
- Combinarea analizei textului, audio și imaginilor
- Înlănțuirea pașilor multimodali în pipeline-uri
- Lab practic: proiectarea unui pipeline multimodal
Lucrul cu parametrii API-ului Gemini
- Configurarea intrărilor și ieșirilor multimodale
- Optimizarea inferenței și a eficienței
- Lab practic: ajustarea parametrilor API-ului Gemini
Aplicații și integrări avansate
- Agenți și asistenți multimodali interactivi
- Integrarea API-urilor și instrumentelor externe
- Lab practic: construirea unei aplicații multimodale
Evaluare și iterație
- Testarea performanței multimodale
- Metrici pentru acuratețe, aliniere și drift
- Lab practic: evaluarea workflow-urilor multimodale
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Dezvoltare în Python
- Experiență în dezvoltarea de modele de machine learning
- Familiaritate cu datele multimodale (text, audio, imagine)
Public țintă
- Cercetători AI
- Dezvoltatori avansați
- Științiști ML