4. Vertex AI Studio를 활용한 생성형 AI 모델 사용법 마스터하기

Vertex AI Studio를 활용한 생성형 AI 모델 사용법 마스터하기

본 강의 소개:

• 클라우드 개발자를 위한 Google의 최첨단 생성형 AI(Gen AI) 모델 접근 및 활용 핵심 도구, Vertex AI Studio 소개
• Gen AI 모델의 테스트, 튜닝, 증강, 배포를 용이하게 하여 Gen AI 기반 애플리케이션 개발 지원
• Vertex AI Studio의 Gen AI 워크플로우 및 주요 기능 학습

주요 학습 내용:

1. 생성형 AI(Gen AI) 이해:
   • 콘텐츠를 생성하는 AI 유형 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 멀티모달 콘텐츠 포함)
   • 프롬프트 기반 다양한 작업 수행 (문서 요약, 정보 추출, 코드 생성, 마케팅 콘텐츠 제작 등)
   • 기존 데이터 학습을 통한 새로운 콘텐츠 생성 원리 (파운데이션 모델 탄생)
   • Google의 주요 파운데이션 모델 소개 (Gemini, PaLM, Codey, Imagen)
2. Vertex AI Studio 소개 및 Gen AI 워크플로우:
   • Google Cloud의 포괄적인 머신러닝 플랫폼
   • 예측 AI와 생성형 AI 기능 제공
   • Vertex AI Studio를 통한 Gen AI 모델 접근 워크플로우
     • 프롬프트 입력 → 책임 있는 AI 및 안전 검사 → 파운데이션 모델 → (선택) 모델 커스터마이징 → 결과 근거 확인 → 최종 응답
   • Vertex AI Studio의 주요 이점: 직관적인 인터페이스, 로우코드/노코드 환경, 빠른 프로토타이핑, 간편한 튜닝 및 배포
3. Vertex AI Studio 주요 기능:
   • Gemini 멀티모달:
     • 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터 처리 및 이해
     • 객체 설명, 텍스트 추출, 정보 분석, 질문 답변, 콘텐츠 제작, 데이터 변환 등 다양한 활용 사례
     • Vertex AI Studio UI, SDK, API를 통한 접근 방법
     • 프롬프트 작성 및 모델 파라미터 (온도, 안전 설정) 조정 방법
   • 프롬프트 디자인:
     • 모델에서 원하는 응답을 얻기 위한 최적의 입력 텍스트 설계
     • 프롬프트 구성 요소 (입력, 컨텍스트, 예시) 및 다양한 프롬프트 유형 (Zero-shot, One-shot, Few-shot)
     • Zero-shot prompting: 추가 예시 없이 작업 설명만 제공합니다.
     • One-shot prompting: 작업 수행에 대한 단일 예시를 제공합니다.
     • Few-shot prompting: 작업 수행에 대한 소수의 예시를 제공합니다. 구조화된 모드를 통해 컨텍스트와 예시를 제공하여 Few-shot prompting을 설계할 수 있습니다.
     • 구조화된 프롬프트 모드 활용
     • 효과적인 프롬프트 디자인을 위한 모범 사례
     • 모델 응답의 무작위성 조절 파라미터 (온도, Top K, Top P) 이해 및 활용
   • 모델 튜닝:
     • 프롬프트 디자인 이상의 응답 품질 향상 방법
     • 다양한 모델 튜닝 방법 소개 (프롬프트 디자인, 파라미터 효율적 튜닝, 증류)
     • 파라미터 효율적 튜닝 (어댑터 튜닝, 강화 튜닝) 및 증류(Distillation) 개념 이해
     • Vertex AI Studio를 통한 튜닝 작업 시작 및 관리 방법
4. 실습 (Hands-on Lab):
   • Gemini 멀티모달을 활용한 이미지 분석 실습
   • 멀티모달 기능 탐색
   • 자유 형식 및 구조화된 모드를 사용한 프롬프트 디자인 실습
   • 대화 생성 실습

추가 학습:

• 언어 모델 및 관련 기술 심층 학습을 위한 "Natural Language Processing on Google Cloud" 강의 추천

본 강의를 통해 Vertex AI Studio를 효과적으로 활용하여 생성형 AI 모델을 이해하고 실무에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다.