課程簡介

高級模型自定義介紹

  • Vertex AI 中的微調和提示管理概述
  • 模型優化的使用案例
  • 實作實驗:設置 Vertex AI 工作區

Gemini 模型的監督式微調

  • 準備微調的訓練數據
  • 執行監督式微調管道
  • 實作實驗:微調 Gemini 模型

提示工程與版本管理

  • 為生成式 AI 設計有效的提示
  • 版本控制與可重現性
  • 實作實驗:創建和測試提示版本

評估與基準測試

  • Vertex AI 中的評估庫概述
  • 自動化測試和驗證工作流程
  • 實作實驗:評估提示和輸出

模型部署與監控

  • 將優化模型整合到應用程序中
  • 監控性能和漂移檢測
  • 實作實驗:部署微調模型

企業 AI 優化的最佳實踐

  • 可擴展性和成本管理
  • 倫理考量和偏見緩解
  • 案例研究:改進生產中的 AI 應用

微調和提示管理的未來方向

  • LLM 優化的新興趨勢
  • 自動化提示適應和強化學習
  • 企業採用的戰略意義

總結與下一步

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

目標受眾

  • AI工程師
  • MLops從業人員
  • 數據科學家
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Upcoming Courses

課程分類