課程簡介

高級模型定製介紹

  • Vertex AI中的微調和提示管理概述
  • 模型優化的使用案例
  • 實踐實驗室:設置Vertex AI工作區

Gemini模型的監督微調

  • 爲微調準備訓練數據
  • 運行監督微調管道
  • 實踐實驗室:微調Gemini模型

提示工程與版本管理

  • 爲生成式AI設計有效提示
  • 版本控制與可重複性
  • 實踐實驗室:創建和測試提示版本

評估與基準測試

  • Vertex AI中的評估庫概述
  • 自動化測試和驗證工作流
  • 實踐實驗室:評估提示和輸出

模型部署與監控

  • 將優化模型集成到應用中
  • 監控性能和漂移檢測
  • 實踐實驗室:部署微調模型

企業AI優化最佳實踐

  • 可擴展性與成本管理
  • 倫理考量和偏見緩解
  • 案例研究:改進生產中的AI應用

微調與提示管理的未來方向

  • LLM優化的新興趨勢
  • 自動提示適應與強化學習
  • 企業採用的戰略意義

總結與下一步

最低要求

  • 具備機器學習工作流程的經驗
  • 瞭解Python編程
  • 熟悉基於雲的AI平臺

受衆

  • AI工程師
  • MLops從業者
  • 數據科學家
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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