العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في Azure Machine Learning

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في طريقة بناء البرامج، لكن نشر وإدارة هذه النماذج الضخمة يتطلب بنية تحتية سحابية قوية. يوفر Azure Machine Learning الأدوات ذات المستوى المؤسسي اللازمة للانتقال من المطالبات التجريبية إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج. يرشدك هذا المساق النصي خلال المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن النظام البيئي السحابي. ستفهم كيفية اختيار النماذج المدربة مسبقًا، وتخصيصها لمهام محددة، ونشرها بأمان. ما ستتعلمه: • فهم البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة • التنقل في كتالوج النماذج للعثور على نماذج الأساس وتقييمها • نشر النماذج التوليدية إلى نقاط نهاية سحابية للاستدلال في الوقت الفعلي • تطبيق تقنيات هندسة المطالبات وتنفيذ أنماط الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) • تخصيص النماذج بمجموعات بيانات مخصصة لتحسين الأداء • مراقبة وتقييم مقاييس سلامة وأداء النموذج. ستبدأ بالمصطلحات الرئيسية والتعريفات الأساسية قبل الانتقال إلى شروحات مكتوبة منظمة لسير عمل الذكاء الاصطناعي المستند إلى السحابة. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين والمطورين وعشاق السحابة، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول حل ذكاء اصطناعي توليدي لك في السحابة.