Vertex AI Model Garden
Utilisez Vertex AI Model Garden pour vos flux de travail IA Générative dans Google Cloud
Présentation du cours
Vertex AI Model Garden fournit des modèles de base prêts à l’emploi, des modèles spécifiques à des tâches et des API.
Model Garden peut servir de point de départ à la découverte de modèles pour différents cas d’utilisation. Vous pouvez lancer une variété de flux de travail, notamment en utilisant directement des modèles, en ajustant des modèles dans Generative AI Studio ou en déployant des modèles sur un notebook de science des données.
Dans ce cours, après avoir découvert Vertex AI en tant que plate-forme d’apprentissage automatique à travers le prisme de Model Garden., vous apprendrez comment exploiter des modèles pré-entraînés dans le cadre de votre flux de travail d’apprentissage automatique et comment affiner les modèles pour vos applications spécifiques.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les options de modèle disponibles dans Vertex AI Model Garden
- Intégrer des modèles dans Vertex AI Model Garden dans vos workflows de machine learning
- Tirer parti des modèles de base pour les cas d’utilisation de l’IA générative
- Affiner les modèles pour répondre à vos besoins spécifiques
Public cible
- Les développeurs d’applications souhaitant utiliser l’IA générative dans leurs applications.
- Praticiens du Machine Learning soutenant le développement d’applications basées sur l’IA Générative.
Prérequis
Compréhension de base d’un ou plusieurs des éléments suivants :
- Programmation en Python
- Exploiter les API dans les applications
- Connaissance de base de Google Cloud et de Vertex AI, comme expliqué dans le cours Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Programme
Module 1: Vertex AI pour les charges de travail de ML
- Vertex AI sur Google Cloud
- Options pour l’entraînement, le réglage et le déploiement de modèles ML sur Vertex AI
- Options d’IA générative sur Google Cloud et Vertex AI
Module 2: Model Garden
- Introduction à Model Garden
- Types de modèles dans Model Garden
- Connexion de modèles depuis Generative AI Studio et Model Registry
- Introduction aux cas d’utilisation du cours
Module: 3 Solutions spécifiques à une tâche : classification de contenu
- Modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques
- VertexAI AutoML
- Utiliser un modèle pré-entraîné via le SDK Python
- Atelier : Classification de contenu via l’API Natural Language et AutoML
Module 4: Modèles Foundation : incorporations de texte via PaLM
- Introduction aux modèles de fondation
- API PaLM
- Generative AI Studio
- Utilisation de l’API Embeddings
- Atelier : Utiliser l’API PaLM pour regrouper des produits en fonction des descriptions
Module 5: Modèles personnalisables
- Modèles personnalisables dans Model Garden
- Vertex AI Pipelines
- Démo : optimisation des modèles pour votre cas d’utilisation spécifique
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