Vertex AI中的多模態大型語言模型工作流程培訓
Vertex AI 提供了強大的工具，用於構建整合文字、音訊和影像資料的多模態大型語言模型工作流程。透過支援長上下文視窗以及 Gemini API 參數，它能夠在規劃、推理和多模態智能方面推動先進的應用程式發展。
本課程由導師親自指導，提供線上或線下即時培訓，旨在協助中高級從業者設計、構建並優化 Vertex AI 中的多模態 AI 工作流程。
完成本課程後，學員將能夠：
- 運用 Gemini 模型處理多模態輸入與輸出。
- 實施長上下文工作流程，以進行複雜推理。
- 設計整合文字、音訊和影像分析的工作流程。
- 最佳化 Gemini API 參數，提升效能並控制成本。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 結合多模態工作流程的實作實驗室。
- 以專案為導向的練習，應用於實際的多模態案例。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
Vertex AI 中的多模態大型語言模型介紹
- Vertex AI 中多模態功能的概覽
- Gemini 模型及其支援的模態
- 企業與研究領域的使用案例
開發環境設定
- 為多模態工作流程配置 Vertex AI
- 跨模態處理資料集
- 實作實驗室：環境設定與資料集準備
長上下文視窗與進階推理
- 理解長上下文工作流程
- 規劃與決策的使用案例
- 實作實驗室：實施長上下文分析
跨模態工作流程設計
- 結合文字、音訊和影像分析
- 在工作流程中串聯多模態步驟
- 實作實驗室：設計多模態工作流程
使用 Gemini API 參數
- 配置多模態輸入與輸出
- 最佳化推論效能與效率
- 實作實驗室：調整 Gemini API 參數
進階應用程式與整合
- 互動式多模態代理程式與助手
- 整合外部 API 與工具
- 實作實驗室：構建多模態應用程式
評估與迭代
- 測試多模態效能
- 準確度、對齊程度與漂移的指標
- 實作實驗室：評估多模態工作流程
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Python 程式設計能力
- 擁有機器學習模型開發經驗
- 熟悉多模態資料（文字、音訊、影像）
目標受眾
- AI 研究人員
- 資深開發者
- 機器學習科學家
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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