Flujos de trabajo de LLM multimodales en Vertex AI

Introducción a los LLM multimodales en Vertex AI

• Visión general de las capacidades multimodales en Vertex AI
• Modelos Gemini y modos soportados
• 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 modos
• Taller práctico: configuración del entorno y preparación de datos

Ventanas de contexto largas y razonamiento avanzado

• Comprensión de flujos de trabajo de contexto largo
• Casos de uso en planificación y toma de decisiones
• Taller práctico: implementación de análisis de contexto largo

Diseño de flujos de trabajo entre modos

• Combinación del análisis de texto, audio e imagen
• Cadena de pasos multimodales en canalizaciones
• Taller práctico: diseño de una canalización multimodal

Trabajo con parámetros de la API de Gemini

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

Aplicaciones e integraciones avanzadas

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

Evaluación e iteración

• Pruebas del rendimiento multimodal
• Métricas de precisión, alineación y deriva (drift)
• Taller práctico: evaluación de flujos de trabajo multimodales

Resumen y siguientes pasos