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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

人數


每位參與者的報價

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