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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in das advancede Modell-Feintuning
- Überblick zum Fine-Tuning und Prompt-Management in Vertex AI
- Anwendungsfälle für die Modelloptimierung
- Praktisches Labor: Einrichten des Vertex-AI-Workspaces
Supervised Fine-Tuning von Gemini-Modellen
- Vorbereitung der Trainingsdaten für das Fine-Tuning
- Ausführen von Pipelines für supervised Fine-Tuning
- Praktisches Labor: Fine-Tuning eines Gemini-Modells
Prompt Engineering und Versionsmanagement
- Gestaltung wirksamer Prompts für generative KI
- Versionierung und Reproduzierbarkeit
- Praktisches Labor: Erstellen und Testen von Prompt-Versionen
Evaluation und Benchmarking
- Überblick zu Evaluationsbibliotheken in Vertex AI
- Automatisierung von Test- und Validierungsworkflows
- Praktisches Labor: Bewertung von Prompts und Ausgaben
Bereitstellung und Überwachung von Modellen
- Integration optimierter Modelle in Anwendungen
- Überwachung der Leistung und Erkennung von Drift
- Praktisches Labor: Bereitstellung eines feinjustierten Modells
Best Practices für die KI-Optimierung im Unternehmen
- Skalierbarkeit und Kostenmanagement
- Ethische Überlegungen und Verringerung von Bias
- Fallstudie: Verbesserung von KI-Anwendungen in der Produktion
Zukunftstrends im Fine-Tuning und Prompt-Management
- Aufkommende Trends in der LLM-Optimierung
- Automatisierte Prompt-Anpassung und Reinforcement Learning
- Strategische Implikationen für die Einführung im Unternehmen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
- Kenntnisse in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit cloudbasierten KI-Plattformen
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- MLOps-Praktiker
- Data Scientists
Erfahrungsberichte (1)
einfache Schritte im Maschinelles Lernen
John Erick Baltazar - Globe telecom
Kurs - Vertex AI
Maschinelle Übersetzung