AWS Storage per applicazioni di IA generativa

Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa richiedono enormi quantità di dati, dai set di addestramento grezzi e i pesi dei modelli agli embedding vettoriali e agli stati delle sessioni in tempo reale. Questo corso basato su testo ti aiuta a costruire solide basi nell'architettura di storage cloud specificamente adattata per i carichi di lavoro generativi dell'IA. Imparando come abbinare il flusso di dati della tua applicazione con la giusta classe di storage cloud, ottimizzerai sia le prestazioni che i costi operativi. Cosa imparerai: - Comprendere i requisiti di archiviazione fondamentali dell'IA generativa, inclusi dati di allenamento, punti di controllo del modello e modelli di prompt - Configura i bucket S3 per l'ingestione di dati ad alta velocità e l'archiviazione del peso del modello - Implementa EFS per l'accesso ai file condivisi a bassa latenza su istanze di servizio di modelli simultanei - Sfrutta DynamoDB per archiviare e recuperare la cronologia delle sessioni utente e lo stato conversazionale su scala - Applicare modelli di archiviazione di database vettoriali per supportare i sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) - Ottimizzare i costi di storage utilizzando policy sul ciclo di vita e strategie di tiering intelligenti Questo corso inizia con la terminologia essenziale dello storage cloud e i principi fondamentali dell'architettura dei dati prima di guidarti attraverso strategie di configurazione pratiche per vari casi d'uso dell'intelligenza artificiale. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, ingegneri dei dati e principianti del cloud che desiderano costruire una solida base di infrastruttura per l'intelligenza artificiale. Iniziate a leggere oggi stesso per progettare uno storage efficiente e conveniente per la vostra prossima applicazione intelligente.