Supervised Fine-tuning for Gemini
Supervised Fine-tuning for Gemini
These skills were generated by AI. Do you agree this course teaches these skills?
With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
Course Info
Objectives
- Explain what model tuning is with Gemini
- Explain why you should use fine-tuning with Gemini and identify top use cases
- Determine when each tuning option should be used
- Explain how to use Vertex AI -> Tuning in the console
Prerequisites
There are no hard prerequisites for this course. But, learners taking this course would benefit from having experimented with Gemini models and using them in jupyter notebooks to perform common AI/ML tasks like classification, summarization, or image identification with Gemini. Recommended courses / labs prior to taking this course:
Introduction to function calling with Gemini (lab)
Audience
Customers, Googlers, and Partners
Target role(s): ML Engineer, Data Scientist, AI Developer
Available languages
English
Bu kursu tamamladıktan sonra ne yapmam gerekiyor?
Bu kursu tamamladıktan sonra öğrenim yolunuzdaki ek içerikleri keşfedebilir veya öğrenim kataloğuna göz atabilirsiniz
Hangi rozetleri kazanabilirim?
Bir kursu tamamladığınızda tamamlama rozeti kazanırsınız. Rozetler profilinizde görünür ve sosyal ağlarınızda paylaşılabilir.
Bu kursa, talep iş ortaklarımızdan biri aracılığıyla katılmak ister misiniz?
Coursera ve Pluralsight'taki Google Cloud içeriklerini keşfedin
Bir eğitmen eşliğinde öğrenmeyi mi tercih ediyorsunuz?