Arbeiten mit generativen KI-Modellen in Azure Machine Learning

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Die Bereitstellung und Verwaltung dieser riesigen Modelle erfordert jedoch eine robuste Cloud-Infrastruktur. Azure Machine Learning bietet die Tools auf Unternehmensniveau, die für den Übergang von experimentellen Eingabeaufforderungen zu produktionsfähigen KI-Anwendungen erforderlich sind. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der generativen KI im Cloud-Ökosystem. Sie erfahren, wie Sie vortrainierte Modelle auswählen, sie für bestimmte Aufgaben anpassen und sicher bereitstellen. Was Sie lernen: • Verstehen der Kernarchitektur von generativer KI und großen Sprachmodellen • Navigieren im Modellkatalog, um Grundlagenmodelle zu finden und zu bewerten • Bereitstellen generativen Modells auf Cloud-Endpunkten für Echtzeit-Inferenz • Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken und Implementieren von RAG-Mustern (Retrieval-Augmented Generation) Modelle mit benutzerdefinierten Datensätzen zur Leistungsverbesserung • Überwachung und Auswertung von Modellsicherheits- und Leistungsmetriken. Sie beginnen mit der wichtigsten Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor Sie zu strukturierten schriftlichen Erklärungen von cloudbasierten KI-Workflows übergehen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Entwickler und Cloud-Enthusiasten, für die keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste generative KI-Lösung in der Cloud zu entwickeln.