SageMaker JumpStartによる基盤モデルとRAG

組織が生成AIの導入を急ぐ中、大規模モデルを安全にデプロイしカスタマイズする能力は不可欠なスキルとなっています。SageMaker JumpStartは、安全なクラウド環境内で最先端の基盤モデルにアクセスし、ファインチューニングを行い、ホストするための強力で簡素化されたパスを提供します。このテキストベースのコースでは、AWS上の基盤モデルを扱うライフサイクル全体をガイドします。生成AIの基本概念の理解から始まり、ファインチューニングジョブの実行、そして独自のドメイン特化型データにモデルをグラウンディングさせる検索拡張生成（RAG）ワークフローの構築へと移行します。 学習内容: - 基盤モデルのコア用語、ファインチューニング手法、RAGアーキテクチャを理解する。 - 最適化された設定を使用して、SageMaker JumpStart内で事前学習済み基盤モデルを直接デプロイする。 - ドメイン特化型データセットでモデルをファインチューニングし、その動作と知識を適応させる。 - ベクトルデータベースを使用した検索拡張生成パターンを実装し、モデルの応答をグラウンディングさせる。 - 本番環境対応のアプリケーションに向けて、モデルのパフォーマンスを評価し、推論エンドポイントを管理する。 - デプロイされたAIモデルを監視するために、最新のクラウドセキュリティとMLOpsのベストプラクティスを適用する。 学習の旅は、生成AIとクラウドインフラストラクチャの基本的な定義から始まります。そこから、SageMakerトレーニングジョブの設定、パラメータ効率の良いファインチューニングの実行、リアルタイムの検索拡張生成に向けた外部データソースの統合に関する詳細な解説を読み進めます。 このコースは、生成AIワークフローに不慣れな開発者、データ実務者、クラウド愛好家向けに設計されています。機械学習フレームワークの事前の経験は必要ありませんが、クラウドの概念に関する基本的な知識があると役立ちます。今すぐ読み始めて、安全でドメイン特化型の生成AIソリューションを構築しましょう。