Formation Google Cloud Vertex AI Model Garden

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.

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

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

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

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

Modèles personnalisables

• Modèles personnalisables dans Model Garden
• Vertex AI Pipelines
• Démo : optimisation des modèles pour votre cas d’utilisation spécifique