Generative KI-Entwicklung mit Azure Databricks

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, aber die Skalierung dieser Modelle erfordert robustes Data Engineering. Azure Databricks bietet die perfekte Umgebung für die Zusammenarbeit, um riesige Datensätze zu verarbeiten und erweiterte Sprachmodelle effizient zu verwalten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernworkflows des modernen KI-Engineering und bereitet Sie auf die Entwicklung und Verwaltung skalierbarer KI-Systeme vor. In diesem umfassenden Kurs lernen Sie, wie Sie von grundlegenden KI-Konzepten zur Implementierung von durchgängigen generativen KI-Pipelines übergehen. Sie erfahren, wie Sie Apache Spark für die Datenaufbereitung nutzen, mit vortrainierten Modellen arbeiten und Pipelines konfigurieren, die skaliert werden können, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende generative KI-Konzepte, LLM-Architekturen und cloudbasierte KI-Engineering-Workflows. - Konfigurieren Sie Azure Databricks-Umgebungen und nutzen Sie Apache Spark für die skalierbare Datenaufbereitung. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster mit modernen Vektordatenbankkonzepten. - Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle und Nachverfolgung von Trainingsläufen mit MLflow. - Bewerten Sie Modellleistungs- und Sicherheitskennzahlen mit systematischen Methoden. - Bereitstellen und Integrieren von Sprachmodellen in produktionsbereite Anwendungen. Der Kurs beginnt mit Schlüsseldefinitionen, Terminologie und Einrichtungsverfahren, bevor er sich der praktischen Datenvorbereitung, der Feineinstellung von Modellen und Bereitstellungsstrategien widmet. Sie werden schriftliche Erklärungen durcharbeiten, Code-Snippets analysieren und konzeptionelle Übungen durchführen, um Ihre technischen Fähigkeiten zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Datenanalysten und angehende KI-Techniker, die Azure Databricks noch nicht kennen. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse in generativem KI-Engineering oder maschinellem Lernen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlage für skalierbares generatives KI-Engineering zu schaffen.