Kurs
Digicomp Code ADLLM
Application Development with LLMs on Google Cloud («ADLLM»)
In diesem Kurs lernen Sie Tools und APIs kennen, die in der Google Cloud für die Integration von grossen Sprachmodellen (LLMs) in Ihre Anwendung zur Verfügung stehen.
Dauer
1 Tag
Preis
850.–
zzgl. 8.1% MWST
Kursdokumente
Offizielle Google-Cloud-Unterlagen
Kurs-Facts
- Erkunden der verschiedenen Optionen für den Einsatz generativer AI in der Google Cloud
- Verwenden von Vertex AI Studio zum Testen von Prompts für grosse Sprachmodelle
- Entwickeln von LLM-gestützten Anwendungen mit LangChain und LLM-Modellen auf Vertex AI
- Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ausgabe von LLMs
- Erstellen einer Multi-Turn-Chat-Anwendung unter Verwendung der PaLM-API und LangChain
Nach der Erkundung der generativen AI-Optionen in der Google Cloud erforschen Sie als Nächstes LLMs und Prompt-Design in Vertex AI Studio. Dann lernen Sie LangChain kennen, ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren. Nach einer Diskussion über fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken setzen Sie alles zusammen, um eine Multi-Turn-Chat-Anwendung mit Hilfe von LangChain und der Vertex AI PaLM API zu erstellen.
1 Einführung in generative AI in der Google Cloud
- Vertex AI in der Google Cloud
- Generative-AI-Optionen in der Google Cloud
- Einführung in den Anwendungsfall des Kurses
- Erkunden der verschiedenen Optionen für die Verwendung von generativer AI in der Google Cloud
2 Vertex AI Studio
- Einführung in Vertex AI Studio
- Verfügbare Modelle und Anwendungsfälle
- Entwerfen und Testen von Prompts in der Google Cloud-Konsole
- Datenverwaltung in Vertex AI Studio
- Verwenden von Vertex AI Studio, um Prompts für grosse Sprachmodelle zu testen
- Verstehen, wie Vertex AI Studio Ihre Daten sicher hält
- Übung: Erforschen von Vertex AI Studio
3 LangChain-Grundlagen
- Einführung in LangChain
- LangChain-Konzepte und -Komponenten
- Einbinden der Vertex AI PaLM APIs
- Frage-/Antwort-Kette mit PaLM-API
- Verstehen der grundlegenden Konzepte und Komponenten von LangChain
- Entwickeln von LLM-gestützten Anwendungen mit LangChain und LLM-Modellen auf Vertex AI
- Übung: Erste Schritte mit LangChain + Vertex AI PaLM API
4 Prompt-Technik
- Überprüfen von few-shot prompting
- Gedankenketten-Prompting
- Retrieval-augmented Generation (RAG)
- ReAct
- Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ergebnisse von LLMs
- Implementieren einer RAG-Architektur, um LLM-Modelle zu erden
- Übung: Prompt-Engineering-Techniken
5 Erstellen benutzerdefinierter Chat-Anwendungen mit Vertex AI PaLM API
- LangChain für Chatbots
- Speicher für Multi-Turn-Chat
- Abrufen von Chats
- Verstehen des Konzepts des Speichers für Multiturn-Chat-Anwendungen.
- Erstellen einer Multiturn-Chat-Anwendung mit Hilfe der PaLM-API und LangChain
- Übung: Implementieren von RAG mit LangChain
Absolvieren des folgenden Kurses oder gleichwertige Kenntnisse:
Produkte
- Vertex AI
- Vertex AI Studio
- Vertex AI PaLM API
- Gemini