AWS पर व्यावहारिक जनरेटिव AI

क्या आप AI सिद्धांत से आगे बढ़कर वास्तविक एप्लिकेशन बनाने के लिए तैयार हैं? यह कोर्स आपको दिखाता है कि AWS क्लाउड पर जनरेटिव AI और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की शक्ति का उपयोग कैसे करें, जिससे आपके विचार प्रोडक्शन-रेडी समाधानों में बदल सकें। आप अपने स्वयं के प्रोजेक्ट्स के लिए LLMs को चुनने, डिप्लॉय करने और प्रबंधित करने के व्यावहारिक कौशल हासिल करेंगे। आप AWS इकोसिस्टम की मुख्य सेवाओं और सर्वोत्तम प्रथाओं का लाभ उठाकर मजबूत, स्केलेबल और लागत प्रभावी AI एप्लिकेशन बनाना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - जनरेटिव AI, LLMs, और Bedrock और SageMaker जैसी मूलभूत AWS सेवाओं की मुख्य अवधारणाओं को समझें। - LLMs को अपने स्वयं के डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए एक व्यावहारिक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) एप्लिकेशन बनाएं। - विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल आउटपुट को नियंत्रित करने और बेहतर बनाने हेतु मूलभूत प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करें। - स्केलेबिलिटी के लिए कंटेनराइज़ेशन और आधुनिक क्लाउड प्रथाओं का उपयोग करके LLM-संचालित एप्लिकेशन डिप्लॉय करें। - एप्लिकेशन के प्रदर्शन को ट्रैक करने और प्रोडक्शन में विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक मॉनिटरिंग और लॉगिंग को कॉन्फ़िगर करें। - AWS पर AI वर्कलोड को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए लागत और प्रदर्शन अनुकूलन रणनीतियाँ सीखें। यह कोर्स LLMs की आवश्यक शब्दावली और आर्किटेक्चर से शुरू होता है, फिर प्रमुख AWS सेवाओं के साथ हैंड्स-ऑन अभ्यास की ओर बढ़ता है। आप बुनियादी मॉडल इंटरैक्शन से लेकर एक पूर्ण, स्केलेबल एप्लिकेशन बनाने और डिप्लॉय करने तक प्रगति करेंगे। यह कोर्स शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। शुरू करने के लिए AI, मशीन लर्निंग, या AWS के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज ही अपना पहला क्लाउड-नेटिव AI एप्लिकेशन बनाना शुरू करें।