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课程大纲
Vertex AI中的多模态LLM简介
- Vertex AI多模态能力概述
- Gemini模型及支持的模态
- 企业和研究中的用例
设置开发环境
- 为多模态工作流配置Vertex AI
- 处理跨模态数据集
- 动手实验：环境设置与数据集准备
长上下文窗口与高级推理
- 理解长上下文工作流
- 规划和决策中的用例
- 动手实验：实现长上下文分析
跨模态工作流设计
- 结合文本、音频和图像分析
- 在管道中链接多模态步骤
- 动手实验：设计多模态管道
使用Gemini API参数
- 配置多模态输入和输出
- 优化推理和效率
- 动手实验：调整Gemini API参数
高级应用与集成
- 交互式多模态代理和助手
- 集成外部API和工具
- 动手实验：构建多模态应用
评估与迭代
- 测试多模态性能
- 准确性、一致性和漂移的指标
- 动手实验：评估多模态工作流
总结与后续步骤
要求
- 熟练掌握Python编程
- 具备机器学习模型开发经验
- 熟悉多模态数据（文本、音频、图像）
目标受众
- AI研究人员
- 高级开发人员
- 机器学习科学家
14 小时
