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.
Temario 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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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
- Mitigar el olvido catastrófico a través de un adecuado entrenamiento y gestión de la memoria.
- Automatizar el monitoreo y los desencadenantes de actualización basados en el desvío del modelo o cambios en los datos.
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Al final de este curso, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades y características de Google Vertex AI.
- Configurar y configurar el entorno de Google Vertex AI.
- Desarrollar y entrenar modelos de IA personalizados utilizando Vertex AI.
- Implementar y administrar modelos de IA en Google Cloud Platform.
- Utilizar las herramientas de Vertex AI para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.
- Implementar mejores prácticas para el desarrollo e implementación de modelos de IA.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
- Incluya e implemente modelos en contenedores con herramientas como Docker y Kubernetes.
- Implemente la supervisión y el registro para los modelos implementados.
- Optimice los modelos para la latencia y la escalabilidad en escenarios del mundo real.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
- Aproveche los modelos entrenados previamente para tareas específicas de dominio en finanzas.
- Aplicar técnicas de detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
- Garantice el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
- Implemente prácticas éticas de seguridad de datos e IA en aplicaciones financieras.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
- Ajustar finamente modelos de lenguaje grande (LLM) para tareas de PLN.
- Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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.
Aplicaciones de IA Generativa en Google Cloud
7 HorasEste entrenamiento presencial o en línea, dirigido por un instructor, en Venezuela, está diseñado para desarrolladores de nivel principiante, intermedio o avanzado, ingenieros de nube y equipos técnicos de productos que deseen utilizar las herramientas de IA generativa de Google Cloud para construir y evaluar aplicaciones de IA prácticas.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán: comprender los servicios de IA generativa de Google Cloud, crear prompts y flujos de trabajo, desarrollar aplicaciones sencillas con Vertex AI y aplicar prácticas de IA responsable.
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.
Creación de Agentes de IA con Google Cloud
7 HorasEsta formación presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel principiante, intermedio o avanzado que deseen utilizar Google Cloud para construir agentes de IA capaces de automatizar tareas, utilizar herramientas y trabajar con datos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán explicar los conceptos de los agentes de IA, construir agentes con Vertex AI, conectar agentes a herramientas y datos externos, y desplegar agentes para casos de uso empresarial.
Flujos de trabajo de LLM multimodales en Vertex AI
14 HorasVertex AI ofrece herramientas potentes para crear flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en un único pipeline. Con el soporte de ventana de contexto prolongado y los parámetros de la API de Gemini, permite el desarrollo de aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia multimodal.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamientos complejos.
- Diseñar pipelines que integren el análisis de texto, audio e imagen.
- Optimizar los parámetros de la API de Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costes.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y debate.
- Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
- Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodales aplicados.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Vertex AI
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Venezuela está destinado a ingenieros de software principiantes o de nivel intermedio, o cualquier persona que desee aprender a usar Vertex AI para realizar y completar actividades de aprendizaje automático.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender cómo funciona Vertex AI y utilizarlo como plataforma de aprendizaje automático.
- Aprender sobre conceptos de aprendizaje automático y NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural).
- Saber cómo entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático usando Vertex AI.
Creación de agentes inteligentes con Vertex AI Agent Builder y RAG
14 HorasVertex AI Agent Builder es un entorno no code/low code para la creación de agentes fundamentados que combinan modelos generativos con generación aumentada por recuperación (RAG), permitiendo a los equipos construir rápidamente agentes que utilizan datos empresariales y búsquedas para ofrecer respuestas precisas y conscientes del contexto.
Esta formación en directo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, configurar e implementar agentes inteligentes utilizando Vertex AI Agent Builder y patrones RAG.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de agentes fundamentados mediante Agent Builder.
- Implementar pipelines RAG con búsquedas y almacenes vectoriales.
- Integrar fuentes de datos empresariales de forma segura para su recuperación.
- Evaluar e iterar el comportamiento del agente mediante pruebas y métricas.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Laboratorios prácticos con componentes de Vertex AI Agent Builder y RAG.
- Ejercicios basados en proyectos para construir y perfeccionar agentes.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Vertex AI Integrado y Móvil: Gemini en Aplicaciones a través de Firebase y SDKs
14 HorasVertex AI ofrece opciones de integración simplificadas para incrustar modelos de Gemini directamente en aplicaciones móviles y web mediante Firebase y SDKs. Esto permite a los desarrolladores y equipos de producto ofrecer funciones impulsadas por IA a nivel de la aplicación, como asistentes inteligentes, manejo de entradas multimodales y experiencias de usuario personalizadas.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen incrustar las capacidades de Gemini de Vertex AI en aplicaciones utilizando Firebase y SDKs relacionados.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Firebase y SDKs para la integración con Vertex AI.
- Integrar funciones impulsadas por Gemini en aplicaciones móviles y web.
- Gestionar entradas multimodales, como texto, imagen y audio, en aplicaciones cliente.
- Desplegar y monitorear funciones de IA en aplicaciones de producción.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con Firebase y SDKs de Vertex AI.
- Ejercicios basados en proyectos para funciones de IA a nivel de aplicación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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.