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 admitidas
• Casos de uso en entornos empresariales e investigación

Configuración del entorno de desarrollo

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

Ventanas de contexto extensas y razonamiento avanzado

• Comprensión de los flujos de trabajo de contexto extenso
• Casos de uso en planificación y toma de decisiones
• Laboratorio práctico: implementación de análisis de contexto extenso

Diseño de flujos de trabajo intermodales

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

Trabajo con parámetros de la API de Gemini

• Configuración de entradas y salidas multimodales
• Optimización de la inferencia y la eficiencia
• Laboratorio práctico: ajuste de parámetros de la API de Gemini

Aplicaciones avanzadas e integraciones

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

Evaluación e iteración

• Pruebas del rendimiento multimodal
• Métricas de precisión, alineación y deriva
• Laboratorio práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales

Resumen y próximos pasos