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コース概要

高度なモデルカスタマイズ入門

  • Vertex AIにおけるファインチューニングおよびプロンプト管理の概要
  • モデル最適化の代表的な使用事例
  • 実習:Vertex AIワークスペースのセットアップ

Geminiモデルの教師ありファインチューニング

  • ファインチューニング用学習データの準備方法
  • 教師ありファインチューニングパイプラインの実行手順
  • 実習:Geminiモデルのファインチューニングを行う

プロンプトエンジニアリングおよびバージョン管理

  • 生成AI向け効果的なプロンプトの設計方法
  • バージョン管理と再現性確保のポイント
  • 実習:プロンプトバージョンの作成およびテストを行う

評価およびベンチマーク設定

  • Vertex AIに備わる評価用ライブラリの概要
  • テスト・検証ワークフローの自動化手法
  • 実習:プロンプトおよび生成結果の評価を行う

モデルの導入および監視方法

  • 最適化済みモデルをアプリケーションに組み込む手順
  • パフォーマンスモニタリングとドリフト検知手法
  • 実習:ファインチューニング後のモデルを導入する

企業向けAI最適化のベストプラクティス

  • 拡張性確保およびコスト管理の手法
  • 倫理的側面やバイアス軽減への配慮事項
  • 実際の運用環境におけるAI改善事例紹介

ファインチューニングおよびプロンプト管理の今後の動向

  • LLM最適化分野における新たな傾向
  • 自動的なプロンプト調整や強化学習の活用可能性
  • 企業導入に際して考慮すべき戦略的事項

まとめおよび今後のステップ

要求

  • 機械学習ワークフローに関する実務経験があること
  • Pythonプログラミングの知識があること
  • クラウドベースのAIプラットフォームに馴染みがあること

対象者

  • AIエンジニア
  • MLOps実務者
  • データサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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