SageMaker Data Wrangler और Ground Truth के साथ Generative AI के लिए डेटा तैयारी

उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा किसी भी सफल generative AI सिस्टम की नींव होता है, फिर भी उस डेटा को तैयार करना और लेबल करना पाइपलाइन के सबसे चुनौतीपूर्ण हिस्सों में से एक है। यह पाठ्यक्रम आपको अपने डेटा वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए AWS SageMaker Data Wrangler और SageMaker Ground Truth का लाभ उठाना सिखाता है। स्पष्ट, लिखित स्पष्टीकरण और व्यावहारिक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाओं के माध्यम से, आप मैन्युअल डेटा हेरफेर से स्वचालित, स्केलेबल डेटा तैयारी की ओर बढ़ेंगे। आप सीखेंगे कि असंरचित डेटा को कैसे साफ़ करें, ह्यूमन-इन-द-लूप वैलिडेशन का समन्वय कैसे करें, और बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करने के लिए विशेष रूप से डेटासेट को कैसे स्वरूपित करें। आप क्या सीखेंगे: मशीन लर्निंग के लिए डेटा तैयारी और ह्यूमन-इन-द-लूप वैलिडेशन की बुनियादी अवधारणाओं को समझें; जटिल कोड लिखे बिना असंरचित पाठ डेटा को आयात, साफ़ और रूपांतरित करने के लिए SageMaker Data Wrangler को कॉन्फ़िगर करें; उच्च-गुणवत्ता वाले निर्देश-ट्यूनिंग डेटासेट बनाने के लिए SageMaker Ground Truth का उपयोग करके डेटा लेबलिंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें; यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा गुणवत्ता जांच और सत्यापन तकनीकों को लागू करें कि आपका प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रह और त्रुटियों से मुक्त है; जनरेटिव AI उपयोग के मामलों के लिए विशेष डेटासेट तैयार करें, जिसमें रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और प्रॉम्प्ट-रिस्पॉन्स फ़ॉर्मैटिंग शामिल है; मॉडल के प्रदर्शन और सुरक्षा में लगातार सुधार करने के लिए मानव प्रतिक्रिया लूप को एकीकृत करें। यह पाठ्यक्रम Data Wrangler और Ground Truth के चरण-दर-चरण कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से मार्गदर्शन करने से पहले आवश्यक परिभाषाओं और डेटा इंजीनियरिंग बुनियादी बातों से शुरू होता है। आप कच्चे डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर generative AI प्रशिक्षण के लिए तैयार पूरी तरह से तैयार डेटासेट तैनात करने तक की प्रगति करेंगे। यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डेटा इंजीनियरों, AI डेवलपर्स और क्लाउड उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AWS पर डेटा तैयारी में महारत हासिल करना चाहते हैं। SageMaker या उन्नत मशीन लर्निंग के साथ पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि क्लाउड अवधारणाओं से बुनियादी परिचित होना मददगार है। आज ही अपने AI प्रोजेक्ट्स के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाना शुरू करें।