Curso de Ajuste fino avanzado y gestión de prompts en Vertex AI
Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo de iteración y asegurar la rigurosidad de la evaluación con bibliotecas y servicios integrados.
Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a practicantes de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando el ajuste fino supervisado, la gestión de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
- Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo versiones y pruebas.
- Aprovechar las bibliotecas de evaluación para medir y optimizar el rendimiento de la IA.
- Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
- Casos de estudio de optimización de modelos empresariales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un curso de formación personalizado, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Programa del Curso
Introducción a la Personalización Avanzada de Modelos
- Visión general del ajuste fino y la gestión de prompts en Vertex AI
- Casos de uso para la optimización de modelos
- Laboratorio práctico: configuración del espacio de trabajo de Vertex AI
Ajuste Fino Supervisado de Modelos Gemini
- Preparación de datos de entrenamiento para el ajuste fino
- Ejecución de pipelines de ajuste fino supervisado
- Laboratorio práctico: ajuste fino de un modelo Gemini
Ingeniería de Prompts y Gestión de Versiones
- Diseño de prompts efectivos para IA generativa
- Control de versiones y reproducibilidad
- Laboratorio práctico: creación y prueba de versiones de prompts
Evaluación y Benchmarking
- Visión general de bibliotecas de evaluación en Vertex AI
- Automatización de flujos de trabajo de pruebas y validación
- Laboratorio práctico: evaluación de prompts y salidas
Despliegue y Monitoreo de Modelos
- Integración de modelos optimizados en aplicaciones
- Monitoreo del rendimiento y detección de desviaciones
- Laboratorio práctico: despliegue de un modelo ajustado finamente
Prácticas Mejores para la Optimización de IA Empresarial
- Escalar y gestión del costo
- Consideraciones éticas y mitigación de sesgos
- Estudio de caso: mejora de aplicaciones de IA en producción
Direcciones Futuras en Ajuste Fino y Gestión de Prompts
- Tendencias emergentes en la optimización de LLM
- Aprendizaje por refuerzo y adaptación automática de prompts
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Conocimiento del programación en Python
- Familiaridad con plataformas basadas en la nube para IA
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Practicantes de MLops
- Científicos de datos
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- Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
- Implemente técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos previamente entrenados.
- Aplique el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
- Domine el ajuste multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en todas las tareas.
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- Comprender las capacidades y características de Google Vertex AI.
- Configurar y establecer el entorno de Google Vertex AI.
- Desarrollar y entrenar modelos personalizados de IA utilizando Vertex AI.
- Implementar y gestionar modelos de IA en Google Cloud Platform.
- Utilizar las herramientas de Vertex AI para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.
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- Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
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- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
- Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
- Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.
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- Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
- Implemente LoRA para un ajuste eficiente de modelos grandes.
- Optimice el ajuste fino para entornos con recursos limitados.
- Evalúe e implemente modelos ajustados a LoRA para aplicaciones prácticas.
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- Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
- Prepare y preprocese conjuntos de datos multimodales de forma eficaz.
- Ajuste los modelos multimodales para tareas específicas.
- Optimice los modelos para las aplicaciones y el rendimiento del mundo real.
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- Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
- Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
- Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
- Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.
Medios Generativos con Vertex AI: Imágenes, Vídeos, Audio y Música
14 HorasVertex AI proporciona una plataforma unificada para medios generativos, ofreciendo modelos como Veo para video, Imagen para creación de imágenes, Chirp para voz y Lyria para música. Estas capacidades permiten flujos de trabajo listos para producción en casos de uso creativos, de marketing y empresariales.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen aprovechar la IA generativa para la creación y despliegue de contenido multimedia utilizando Vertex AI.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Generar imágenes, videos, audio y música utilizando el conjunto de modelos de Vertex AI.
- Integrar medios generativos en flujos de trabajo de marketing y productos.
- Optimizar prompts y afinar los resultados para garantizar calidad y consistencia de marca.
- Desplegar soluciones de medios generativos listas para producción en entornos empresariales.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de medios generativos de Vertex AI.
- Casos de estudio del mundo real y laboratorios de proyectos creativos.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para realizar los arreglos necesarios.
Flujos de Trabajo Multimodales de LLM en Vertex AI
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a prácticos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamientos complejos.
- Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imagen.
- Optimizar parámetros de la API Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
- Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
- Explore los modelos preentrenados más populares y sus aplicaciones.
- Realice el ajuste fino de los modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
- Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en PNL y visión artificial.
Vertex AI
7 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de software principiantes a intermedios u cualquier persona que desee aprender a utilizar Vertex AI para realizar y completar actividades de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo funciona Vertex AI y usarlo como una plataforma de aprendizaje automático.
- Aprender sobre conceptos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Conocer cómo entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando Vertex AI.
Building Smart Agents with Vertex AI Agent Builder & RAG
14 HorasVertex AI Agent Builder es un entorno de no-código/low-code para crear agentes fundamentados que combinan modelos generativos con generación aumentada por recuperación (RAG), lo que permite a los equipos construir rápidamente agentes que usen datos empresariales y búsqueda para proporcionar respuestas precisas y contextualizadas.
Este curso de formación dirigido por un instructor (online o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, configurar e implementar agentes inteligentes utilizando Vertex AI Agent Builder y patrones RAG.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de agentes fundamentados usando Agent Builder.
- Implementar pipelines RAG con búsqueda y tiendas vectoriales.
- Integrar fuentes de datos empresariales de manera segura para la recuperación.
- Evaluar e iterar el comportamiento del agente utilizando pruebas y métricas.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos usando Vertex AI Agent Builder y componentes RAG.
- Ejercicios basados en proyectos para construir y perfeccionar agentes.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Vertex AI Embedded & Mobile: Gemini in Apps via Firebase & SDKs
14 HorasVertex AI provides streamlined integration options for embedding Gemini models directly into mobile and web applications using Firebase and SDKs. This enables developers and product teams to deliver AI-powered features at the app level, such as intelligent assistants, multimodal input handling, and personalized user experiences.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level practitioners who wish to embed Vertex AI Gemini capabilities into applications using Firebase and related SDKs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up Firebase and SDKs for Vertex AI integration.
- Embed Gemini-powered features into mobile and web apps.
- Handle multimodal inputs such as text, image, and audio in client apps.
- Deploy and monitor AI features in production applications.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with Firebase and Vertex AI SDKs.
- Project-based exercises for app-level AI features.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Vertex AI en la Empresa: MLOps, Monitoreo y Cumplimiento
14 HorasVertex AI proporciona herramientas listas para el uso empresarial para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluyendo observabilidad, cumplimiento normativo y excelencia operativa. Con monitoreo en tiempo real, controles de residencia de datos, fundamentación y evaluación integrada de IA generativa, Vertex AI está diseñado para satisfacer las demandas de sistemas de IA de producción.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar, monitorear y gobernar modelos de Vertex AI en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar pipelines MLOps utilizando Vertex AI.
- Monitorear y observar modelos con insights en tiempo real.
- Aplicar técnicas de fundamentación y herramientas de evaluación para modelos de IA generativa.
- Implementar estrategias de cumplimiento y gobernanza, incluyendo controles de residencia de datos.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con herramientas empresariales de Vertex AI.
- Estudios de caso y escenarios orientados al cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.