Curso de Multimodal LLM Workflows in Vertex AI
Vertex AI provides powerful tools for building multimodal LLM workflows that integrate text, audio, and image data into a single pipeline. With long context window support and Gemini API parameters, it enables advanced applications in planning, reasoning, and cross-modal intelligence.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level practitioners who wish to design, build, and optimize multimodal AI workflows in Vertex AI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Leverage Gemini models for multimodal inputs and outputs.
- Implement long-context workflows for complex reasoning.
- Design pipelines that integrate text, audio, and image analysis.
- Optimize Gemini API parameters for performance and cost efficiency.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs with multimodal workflows.
- Project-based exercises for applied multimodal use cases.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Programa do Curso
Introduction to Multimodal LLMs in Vertex AI
- Overview of multimodal capabilities in Vertex AI
- Gemini models and supported modalities
- Use cases in enterprise and research
Setting Up the Development Environment
- Configuring Vertex AI for multimodal workflows
- Working with datasets across modalities
- Hands-on lab: environment setup and dataset preparation
Long Context Windows and Advanced Reasoning
- Understanding long-context workflows
- Use cases in planning and decision-making
- Hands-on lab: implementing long-context analysis
Cross-Modal Workflow Design
- Combining text, audio, and image analysis
- Chaining multimodal steps in pipelines
- Hands-on lab: designing a multimodal pipeline
Working with Gemini API Parameters
- Configuring multimodal inputs and outputs
- Optimizing inference and efficiency
- Hands-on lab: tuning Gemini API parameters
Advanced Applications and Integrations
- Interactive multimodal agents and assistants
- Integrating external APIs and tools
- Hands-on lab: building a multimodal application
Evaluation and Iteration
- Testing multimodal performance
- Metrics for accuracy, alignment, and drift
- Hands-on lab: evaluating multimodal workflows
Summary and Next Steps
Requisitos
- Proficiency in Python programming
- Experience with machine learning model development
- Familiarity with multimodal data (text, audio, image)
Audience
- AI researchers
- Advanced developers
- ML scientists
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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- Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
- Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Formato do Curso
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Opções de Personalização do Curso
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- Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
- Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
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- Aulas interativas e discussões.
- Exercícios práticos com estudos de caso reais.
- Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.
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LangGraph para Aplicações Legais
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Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para fins legais no LangGraph que preservem a auditoria e a conformidade.
- Integrar ontologias jurídicas e padrões de documentos no estado e processamento do gráfico.
- Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
- Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e práticas.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
- Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
- Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
- Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
- Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
LangGraph para Automatização de Marketing
14 HorasEste treinamento ao vivo (online ou presencial), orientado por instrutor, destina-se a marketers intermediários, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de e-mail dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projeto fluxos de trabalho condicionais estruturados em grafos para conteúdo e e-mails.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto ao longo de campanhas multistep.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho do fluxo de trabalho e os resultados da entrega.
Formato do Curso
- Aulas interativas e discussões em grupo.
- Labs práticos implementando fluxos de trabalho de e-mail e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica de ramificação.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento customizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.
Aplicações Multimodais com Ollama
21 HorasOllama é uma plataforma que permite executar e ajustar modelos de linguagem e multimodais localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial), conduzido por um instrutor, destina-se a engenheiros ML avançados, pesquisadores de IA e desenvolvedores de produtos que desejam criar e implantar aplicações multimodais com Ollama.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e executar modelos multimodais com Ollama.
- Integrar entradas de texto, imagem e áudio para aplicações do mundo real.
- Criar sistemas de compreensão de documentos e QA visual.
- Desenvolver agentes multimodais capazes de raciocinar entre modalidades.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Prática hands-on com conjuntos de dados multimodais reais.
- Implementação ao vivo de pipelines multimodais usando Ollama.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Introdução ao Ollama: Executando modelos locais de IA
7 HorasEsta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
- Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
- Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
- Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
- Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.
Escalabilidade do Ollama e Otimização de Infraestrutura
21 HorasOllama é uma plataforma para executar modelos de linguagem e multimodais em larga escala localmente.
Este treinamento ao vivo (online ou presencial) liderado por um instrutor é direcionado a engenheiros intermediários a avançados que desejam dimensionar as implantações do Ollama para ambientes de alta produtividade, multiusuário e economicamente eficientes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o Ollama para cargas de trabalho multiusuárias e distribuídas.
- Otimizar a alocação de recursos GPU e CPU.
- Implementar estratégias de dimensionamento automático, batching e redução de latência.
- Monitorar e otimizar a infraestrutura para desempenho e eficiência econômica.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Labs práticos de implantação e escalonamento.
- Exercícios de otimização prática em ambientes ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Mastery em Engenharia de Prompts com Ollama
14 HorasOllama é uma plataforma que permite executar modelos de linguagem grandes e multimodais localmente.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), orientada por instrutor, destina-se a praticantes intermediários que desejam dominar técnicas de engenharia de prompts para otimizar as saídas do Ollama.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Desenhar prompts eficazes para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como priming e estruturação em cadeia de pensamento.
- Implementar modelos de prompt e estratégias de gerenciamento de contexto.
- Criar pipelines de prompts multietapas para fluxos de trabalho complexos.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos com design de prompts.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.