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Programa do Curso
Introdução à Customização Avançada de Modelos
- Visão geral do fine-tuning e gerenciamento de prompts no Vertex AI
- Casos de uso para otimização de modelos
- Laboratório prático: configurando o workspace do Vertex AI
Fine-Tuning Supervisionado de Modelos Gemini
- Preparando dados de treinamento para fine-tuning
- Rodando pipelines de fine-tuning supervisionados
- Laboratório prático: fine-tuning de um modelo Gemini
Engenharia de Prompts e Gerenciamento de Versões
- Projeto de prompts eficazes para IA gerativa
- Controle de versão e reprodutibilidade
- Laboratório prático: criando e testando versões de prompt
Avaliação e Comparação com Benchmarks
- Visão geral das bibliotecas de avaliação no Vertex AI
- Automatizando fluxos de trabalho de teste e validação
- Laboratório prático: avaliando prompts e saídas
Implantação e Monitoramento do Modelo
- Integrando modelos otimizados em aplicações
- Monitoramento de desempenho e detecção de deriva
- Laboratório prático: implantação de um modelo fine-tuned
Melhores Práticas para Otimização de IA Empresarial
- Escalabilidade e gestão de custos
- Considerações éticas e mitigação de vieses
- Caso de estudo: melhorando aplicações AI em produção
Direções Futuras no Fine-Tuning e Gerenciamento de Prompts
- Tendências emergentes na otimização de LLMs
- Adaptação automática de prompts e aprendizado por reforço
- Implicações estratégicas para adoção empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com fluxos de trabalho de machine learning
- Conhecimento de programação em Python
- Familiaridade com plataformas de IA baseadas em nuvem
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Praticantes de MLOps
- Cientistas de dados
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
No geral, o treinamento foi muito informativo, o instrutor forneceu diferentes cenários de uso e exercícios para que pudéssemos nos familiarizar com a aplicação do Vertex AI.
Ruffa Joyce Asi - Globe telecom
Curso - Vertex AI
Máquina Traduzida