Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в напредналата персонализация на модели

  • Общ преглед на финото настройване и управлението на промптове във Vertex AI
  • Случаи на употреба за оптимизация на модели
  • Практическа лаборатория: настройка на работното пространство на Vertex AI

Контролирано фино настройване на модели Gemini

  • Подготовка на обучителни данни за фино настройване
  • Изпълнение на потоци за контролирано фино настройване
  • Практическа лаборатория: фино настройване на модел Gemini

Инженеринг на промптове и управление на версиите

  • Проектиране на ефективни промптове за генеративен AI
  • Контрол на версиите и възпроизводимост
  • Практическа лаборатория: създаване и тестване на версии на промптове

Оценка и сравнителен анализ

  • Общ преглед на библиотеките за оценка във Vertex AI
  • Автоматизиране на работни процеси за тестване и валидиране
  • Практическа лаборатория: оценка на промптове и резултати

Внедряване и наблюдение на модели

  • Интегриране на оптимизирани модели в приложения
  • Наблюдение на производителността и откриване на отклонения
  • Практическа лаборатория: внедряване на фино настроен модел

Най-добри практики за корпоративна AI оптимизация

  • Мащабируемост и управление на разходите
  • Етични съображения и намаляване на предубежденията
  • Казус: подобряване на AI приложения в производствена среда

Бъдещи насоки във финото настройване и управлението на промптове

  • Нововъзникващи тенденции в оптимизацията на големи езикови модели (LLM)
  • Автоматизирано адаптиране на промптове и обучение с подкрепление
  • Стратегически последици за корпоративното приемане

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с работни процеси за машинно обучение
  • Познания по програмиране на Python
  • Запознатост с базирани в облак AI платформи

Аудитория

  • AI инженери
  • MLOps практикуващи
  • Специалисти по данни
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории