This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具,可協助您透過 Google Cloud 使用 Google 產品和服務,開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助,您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中,您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。 Duet AI 已更名為 Gemini,這是我們的新一代模型。
大型語言模型 (LLM) 誕生之後,生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗,可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員,您要如何在 Google Cloud,運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式? 本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式,以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG),透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。