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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
お客様の声 (1)
機械学習の簡単な手順
John Erick Baltazar - Globe telecom
コース - Vertex AI
機械翻訳