Генеративное проектирование с использованием Azure Databricks

Генеративный ИИ меняет способы создания программного обеспечения, но масштабирование этих моделей требует надежной обработки данных. Лазурные Databricks обеспечивают идеальное совместное окружение для того чтобы обработать массивные наборы данных и управлять предварительными моделями языка эффективно. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные рабочие процессы современной инженерии ИИ, подготовит к проектированию и управлению масштабируемыми системами ИИ. Пройдя этот всеобъемлющий курс, вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к реализации сквозных генеративных конвейеров ИИ. Вы узнаете, как использовать Apache Spark для подготовки данных, работать с предварительно обученным моделями и настраивать конвейеры, которые масштабируются для удовлетворения потребностей предприятия. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций генеративного ИИ, архитектур LLM и облачных рабочих процессов ИИ. - Настройте среды Azure Databricks и используйте Apache Spark для масштабируемой подготовки данных. - Реализация шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) с использованием современных концепций векторных баз данных. - Отлаживайте предварительно обученные языковые модели и отслеживайте тренировочные запуски с помощью MLflow. - оценка параметров эффективности и безопасности моделей с использованием систематических методологий. - Развертывание и интеграция языковых моделей в готовые к производству приложения. Курс начинается с ключевых определений, терминологии и процедур настройки, а затем переходит к практической подготовке данных, тонкой настройке модели и стратегиям развертывания. Вы пройдете письменные объяснения, проанализируете фрагменты кода и выполните концептуальные упражнения, предназначенные для закрепления ваших инженерных навыков. Этот курс предназначен для разработчиков, аналитиков данных и начинающих инженеров ИИ, которые только начинают работать с Azure Databricks. Для начала не требуется предыдущий опыт работы с генеративным искусственным интеллектом или машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в масштабируемой генеративной инженерии ИИ.