Flujos de trabajo de LLM multimodales en Vertex AI

Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI

• Resumen de las capacidades multimodales en Vertex AI
• Modelos de Gemini y modalidades compatibles
• Casos de uso en empresas e investigación

Configuración del entorno de desarrollo

• Configuración de Vertex AI para flujos de trabajo multimodales
• Trabajo con conjuntos de datos entre modalidades
• Práctica de laboratorio: configuración del entorno y preparación de conjuntos de datos

Ventanas de contexto largas y razonamiento avanzado

• Comprensión de los flujos de trabajo de contexto largo
• Casos de uso en planificación y toma de decisiones
• Práctica de laboratorio: implementación de análisis de contexto largo

Diseño de flujos de trabajo intermodales

• Combinación del análisis de texto, audio e imágenes
• Cadena de pasos multimodales en pipelines
• Práctica de laboratorio: diseño de un pipeline multimodal

Trabajo con los parámetros de la API de Gemini

• Configuración de entradas y salidas multimodales
• Optimización de la inferencia y la eficiencia
• Práctica de laboratorio: ajuste de los parámetros de la API de Gemini

Aplicaciones e integraciones avanzadas

• Agentes y asistentes multimodales interactivos
• Integración de APIs y herramientas externas
• Práctica de laboratorio: creación de una aplicación multimodal

Evaluación e iteración

• Pruebas del rendimiento multimodal
• Métricas para la precisión, la alineación y la deriva
• Práctica de laboratorio: evaluación de flujos de trabajo multimodales

Resumen y próximos pasos