Kỹ thuật AI sinh sản với Azure Databricks

Trí tuệ nhân tạo tạo ra đang thay đổi cách chúng ta xây dựng phần mềm, nhưng việc mở rộng các mô hình này đòi hỏi kỹ thuật dữ liệu mạnh mẽ. Azure Databricks cung cấp môi trường hợp tác hoàn hảo để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và quản lý mô hình ngôn ngữ tiên tiến hiệu quả. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các luồng công việc cốt lõi của kỹ thuật AI hiện đại, chuẩn bị cho bạn thiết kế và quản lý các hệ thống AI có thể mở rộng. Bằng cách đọc qua khóa học toàn diện này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm AI cơ bản đến việc triển khai các đường ống AI sinh sản từ đầu đến cuối. Bạn sẽ học cách tận dụng Apache Spark để chuẩn bị dữ liệu, làm việc với các mô hình được đào tạo trước, và cấu hình các đường ống để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm AI sinh sản cơ bản, kiến trúc LLM và các luồng công việc kỹ thuật AI dựa trên đám mây. - Cấu hình môi trường Azure Databricks và sử dụng Apache Spark để chuẩn bị dữ liệu có thể mở rộng. - Thực hiện các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) sử dụng các khái niệm cơ sở dữ liệu vectơ hiện đại. - Điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước và chạy đào tác theo dõi bằng MLflow. - Đánh giá hiệu suất mô hình và các chỉ số an toàn sử dụng phương pháp hệ thống. - Thiết lập và tích hợp các mô hình ngôn ngữ vào các ứng dụng sẵn sàng sản xuất. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa chính, thuật ngữ và thủ tục cài đặt trước khi chuyển sang chuẩn bị dữ liệu, điều chỉnh mô hình và chiến lược triển khai. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích bằng văn bản, phân tích các đoạn mã, và hoàn thành các bài tập khái niệm được thiết kế để củng cố kỹ năng kỹ thuật của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư AI tham vọng mới đến Azure Databricks. Không cần kinh nghiệm trước với kỹ thuật AI sinh học hoặc học máy để bắt đầu. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong kỹ thuật AI sinh sản có thể mở rộng.