Vertex AI를 활용한 멀티모달 LLM 워크플로 교육 과정
Vertex AI는 텍스트, 오디오, 이미지 데이터를 단일 파이프라인으로 통합하는 멀티모달 LLM 워크플로를 구축하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 긴 컨텍스트 윈도우 지원과 Gemini API 파라미터를 통해 계획, 추론, 크로스 모달 지능 분야의 고급 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
이 실시간(온라인 또는 온사이트) 인스트럭터 주도 훈련은 Vertex AI에서 멀티모달 AI 워크플로를 설계, 구축 및 최적화하기를 원하는 중급~고급 수준 실무자를 대상으로 합니다.
이 훈련을 수료한 후에는 참가자가 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- Gemini 모델을 활용한 멀티모달 입력 및 출력 처리.
- 복잡한 추론을 위한 롱 컨텍스트 워크플로 구현.
- 텍스트, 오디오, 이미지 분석을 통합하는 파이프라인 설계.
- 성능 및 비용 효율성을 위한 Gemini API 파라미터 최적화.
코스 진행 형식
- 대규모 토론 및 실습 중심 강의.
- 멀티모달 워크플로를 활용한 실습 랩.
- 실용적 멀티모달 사용 사례를 위한 프로젝트 기반 연습.
코스 커스터마이징 옵션
- 이 코스의 맞춤 훈련을 원하시면 문의하여 조정하십시오.
문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
Vertex AI의 멀티모달 LLM 소개
- Vertex AI의 멀티모달 기능 개요
- Gemini 모델 및 지원되는 모달리티
- 기업 및 연구 분야의 사용 사례
개발 환경 설정
- 멀티모달 워크플로를 위한 Vertex AI 구성
- 모달리티 간 데이터셋 작업
- 실습 랩: 환경 설정 및 데이터셋 준비
롱 컨텍스트 윈도우 및 고급 추론
- 롱 컨텍스트 워크플로 이해
- 계획 및 의사결정 분야의 사용 사례
- 실습 랩: 롱 컨텍스트 분석 구현
크로스 모달 워크플로 설계
- 텍스트, 오디오, 이미지 분석 통합
- 파이프라인 내 멀티모달 단계 체이닝
- 실습 랩: 멀티모달 파이프라인 설계
Gemini API 파라미터 작업
- 멀티모달 입력 및 출력 구성
- 추론 및 효율성 최적화
- 실습 랩: Gemini API 파라미터 튜닝
고급 애플리케이션 및 통합
- 대화형 멀티모달 에이전트 및 어시스턴트
- 외부 API 및 도구 통합
- 실습 랩: 멀티모달 애플리케이션 구축
평가 및 반복 개선
- 멀티모달 성능 테스트
- 정확도, 정렬, 드리프트를 위한 지표
- 실습 랩: 멀티모달 워크플로 평가
요약 및 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍 숙련
- 머신러닝 모델 개발 경험
- 멀티모달 데이터(텍스트, 오디오, 이미지)에 대한 이해
대상 독자
- AI 연구자
- 고급 개발자
- ML 과학자
14 시간
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
Vertex AI를 활용한 멀티모달 LLM 워크플로 교육 과정 - 예약
Vertex AI를 활용한 멀티모달 LLM 워크플로 교육 과정 - 문의
Vertex AI를 활용한 멀티모달 LLM 워크플로 - 컨설팅 문의
예정된 코스
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