Vertex AI 中的多模態 LLM 工作流培訓
Vertex AI 提供了強大的工具，可建立整合文字、音訊和圖像數據的多模態 LLM 工作流。透過支援長上下文窗口以及 Gemini API 參數，它能夠在規劃、推理和跨模態智能方面實現進階應用。
此課程為授課型直播訓練（線上或線下），旨在協助中高級別從業人員設計、構建並最佳化 Vertex AI 中的多模態 AI 工作流。
完成本課程後，學員將能夠：
- 利用 Gemini 模型處理多模態輸入與輸出。
- 實施長上下文工作流以進行複雜推理。
- 設計整合文字、音訊和圖像分析的管線。
- 最佳化 Gemini API 參數以提升效能並控制成本。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 結合多模態工作流的上機實作。
- 基於專案的練習，針對實際多模態應用場景。
課程客製化選項
- 若需此課程的客製化訓練，請聯絡我們進行安排。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
Vertex AI 中的多模態 LLM 介紹
- Vertex AI 多模態功能概覽
- Gemini 模型與支援的模態
- 企業與研究領域的應用場景
設定開發環境
- 為多模態工作流配置 Vertex AI
- 處理跨模態數據集
- 上機實作：環境設定與數據集準備
長上下文窗口與進階推理
- 理解長上下文工作流
- 規劃與決策中的應用場景
- 上機實作：實施長上下文分析
跨模態工作流設計
- 結合文字、音訊和圖像分析
- 在管線中串接多模態步驟
- 上機實作：設計多模態管線
操作 Gemini API 參數
- 配置多模態輸入與輸出
- 最佳化推理與效率
- 上機實作：調整 Gemini API 參數
進階應用與整合
- 互動式多模態代理與助手
- 整合外部 API 與工具
- 上機實作：構建多模態應用
評估與迭代
- 測試多模態效能
- 準確性、對齊性與漂移的指標
- 上機實作：評估多模態工作流
總結與後續步驟
最低要求
- 熟練 Python 程式設計
- 具備機器學習模型開發經驗
- 熟悉多模態數據（文字、音訊、圖像）
目標受眾
- AI 研究人員
- 進階開發人員
- ML 科學家
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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