3 catégories de ressources
Gemini
Gemini multimodal : texte, image, audio, vidéo
Exploiter les capacités multimodales de Gemini pour des applications riches.
Long context (1M tokens) : cas d'usage
Stratégies pour exploiter la fenêtre de contexte massive de Gemini.
Grounding : réponses ancrées dans les faits
Configurer le grounding avec Google Search pour des réponses factuelles.
Code execution : exécuter du code dans Gemini
Activer l'exécution de code pour des calculs, analyses et visualisations.
Gemini vs Claude vs GPT : comparatif par tâche
Benchmark pratique sur 20 tâches courantes pour choisir le bon modèle.
Structured output avec Gemini
Forcer des sorties JSON structurées avec les schémas de réponse Gemini.
AI Studio
AI Studio : prototyper en 5 minutes
Prise en main rapide de Google AI Studio pour tester des prompts sans code.
Prompt design itératif dans AI Studio
Méthodologie pour itérer rapidement sur vos prompts avec les outils de test intégrés.
Tuning de modèle via AI Studio
Fine-tuner un modèle Gemini directement depuis l'interface AI Studio.
Évaluation de prompts : métriques et scoring
Utiliser les outils d'évaluation intégrés pour mesurer la qualité de vos prompts.
Vertex AI
Vertex AI : déployer Gemini en entreprise
Guide de déploiement de Gemini sur Vertex AI avec sécurité et compliance.
MLOps sur Vertex : pipelines et monitoring
Construire des pipelines ML robustes avec Vertex AI Pipelines et monitoring.
Vertex AI Search : RAG managé
Implémenter un système RAG complet avec Vertex AI Search sans infrastructure.
Coûts Vertex AI : optimiser la facture GCP
Stratégies pour réduire les coûts d'inférence et de training sur Vertex AI.