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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in multimodale LLMs in Vertex AI
- Überblick über multimodale Fähigkeiten in Vertex AI
- Gemini-Modelle und unterstützte Modalitäten
- Anwendungsfälle in Unternehmen und Forschung
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Konfiguration von Vertex AI für multimodale Workflows
- Arbeit mit Datensätzen über verschiedene Modalitäten hinweg
- Praktisches Labor: Umgebungseinrichtung und Vorbereitung der Datensätze
Lange Kontextfenster und erweiterte Schlussfolgerungsfähigkeiten
- Verständnis von Workflows mit langem Kontext
- Anwendungsfälle in Planung und Entscheidungsfindung
- Praktisches Labor: Implementierung von Analysen mit langem Kontext
Gestaltung von multimodalen Workflows
- Kombination von Text-, Audio- und Bildanalyse
- Kettung von multimodalen Schritten in Pipelines
- Praktisches Labor: Gestaltung einer multimodalen Pipeline
Arbeit mit Gemini-API-Parametern
- Konfiguration multimodaler Eingaben und Ausgaben
- Optimierung von Inferenz und Effizienz
- Praktisches Labor: Feinabstimmung der Gemini-API-Parameter
Erweiterte Anwendungen und Integrationen
- Interaktive multimodale Agenten und Assistenten
- Integration externer APIs und Tools
- Praktisches Labor: Aufbau einer multimodalen Anwendung
Auswertung und Iteration
- Testen der multimodalen Leistung
- Metriken für Genauigkeit, Ausrichtung und Drift
- Praktisches Labor: Auswertung multimodaler Workflows
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Beherrschung der Programmiersprache Python
- Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen
- Vertrautheit mit multimodalen Daten (Text, Audio, Bild)
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Fortgeschrittene Entwickler
- ML-Wissenschaftler