AWS에서 실용적인 생성형 AI

AI 이론을 넘어 실제 애플리케이션을 구축할 준비가 되셨나요? 이 과정은 AWS 클라우드에서 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)의 힘을 활용하여 아이디어를 프로덕션 준비가 된 솔루션으로 전환하는 방법을 보여줍니다. 귀하는 자신의 프로젝트를 위해 LLMs를 선택, 배포 및 관리하는 실용적인 기술을 습득하게 됩니다. AWS 에코시스템의 핵심 서비스와 모범 사례를 활용하여 강력하고 확장 가능하며 비용 효율적인 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 생성형 AI, LLMs의 핵심 개념과 Bedrock 및 SageMaker와 같은 기본 AWS 서비스를 이해합니다. - LLMs를 사용자 자신의 데이터 소스와 연결하는 실용적인 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 애플리케이션을 구축합니다. - 특정 작업을 위해 모델 출력을 제어하고 개선하는 기본적인 prompt engineering 기술을 적용합니다. - 확장성을 위해 containerization 및 최신 클라우드 방식을 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 배포합니다. - 애플리케이션 성능을 추적하고 프로덕션 환경에서 안정성을 보장하기 위해 필수적인 monitoring 및 logging을 구성합니다. - AWS에서 AI 워크로드를 효율적으로 실행하기 위한 비용 및 성능 최적화 전략을 배웁니다. 이 과정은 LLMs의 필수 용어 및 아키텍처로 시작하여 주요 AWS 서비스를 사용한 실습으로 넘어갑니다. 기본적인 모델 상호 작용부터 완전하고 확장 가능한 애플리케이션을 구축하고 배포하는 단계까지 진행하게 됩니다. 이 과정은 초보자를 위해 설계되었습니다. 시작하는 데 AI, machine learning 또는 AWS에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘 첫 번째 클라우드 네이티브 AI 애플리케이션 구축을 시작하세요.