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課程時長 14 時間:
課程簡介
進階模型客製化簡介
- Vertex AI 中微調與提示詞管理的概觀
- 模型優化的應用場景
- 實作實驗:建置 Vertex AI 工作空間
Gemini 模型的監督式微調
- 準備用於微調的訓練數據
- 執行監督式微調管線
- 實作實驗:微調 Gemini 模型
提示詞工程與版本管理
- 設計適用於生成式 AI 的有效提示詞
- 版本控制與可重現性
- 實作實驗:建立與測試提示詞版本
評估與基準測試
- Vertex AI 中評估函式庫概觀
- 自動化測試與驗證工作流程
- 實作實驗:評估提示詞與輸出結果
模型部署與監控
- 將優化模型整合至應用程式
- 監控效能與漂移偵測
- 實作實驗:部署微調後的模型
企業 AI 優化最佳實務
- 擴展性與成本管控
- 倫理考量與偏差緩解
- 案例研究:改善生產環境中的 AI 應用程式
微調與提示詞管理的未來方向
- 大型語言模型優化的新興趨勢
- 自動化提示詞適應與強化學習
- 企業採用的戰略影響
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習工作流程經驗
- 熟悉 Python 程式設計
- 了解雲端 AI 平台
受眾對象
- AI 工程師
- MLops 實務人員
- 數據科學家
客戶評論 (1)
機器學習中的簡單步驟
John Erick Baltazar - Globe telecom
課程 - Vertex AI
機器翻譯