Modèles de fondation et RAG avec SageMaker JumpStart

Alors que les organisations se pressent d'adopter l'IA générative, la capacité à déployer et personnaliser des modèles à grande échelle en toute sécurité devient une compétence essentielle. SageMaker JumpStart offre un moyen puissant et simplifié d'accéder, d'affiner et d'héberger des modèles de fondation de pointe dans un environnement cloud sécurisé. Ce cours textuel vous guide à tout au long du cycle de vie du travail avec des modèles de fondation sur AWS. Vous passerez de la compréhension des concepts de base de l'IA générative à l'exécution de tâches d'affinage et à la construction de flux de travail de génération augmentée par récupération (RAG) qui ancrent les modèles dans vos propres données spécifiques au domaine. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie essentielle des modèles de fondation, des méthodologies d'affinage et des architectures RAG. - Déployer des modèles de fondation pré-entraînés directement dans SageMaker JumpStart à l'aide de configurations optimisées. - Affiner les modèles sur des ensembles de données spécifiques à un domaine pour adapter leur comportement et leurs connaissances. - Implémenter des schémas de génération augmentée par récupération à l'aide de bases de données vectorielles pour ancrer les réponses du modèle. - Évaluer les performances du modèle et gérer les points de terminaison d'inférence pour des applications prêtes pour la production. - Appliquer les meilleures pratiques modernes de sécurité cloud et de MLOps pour surveiller vos modèles d'IA déployés. Le parcours commence par des définitions fondamentales de l'IA générative et de l'infrastructure cloud. À partir de là, vous lirez des explications détaillées sur la configuration des tâches d'entraînement SageMaker, l'exécution d'un affinage efficace des paramètres et l'intégration de sources de données externes pour une génération augmentée par récupération en temps réel. Ce cours est conçu pour les développeurs, les praticiens des données et les passionnés du cloud qui découvrent les flux de travail de l'IA générative. Aucune expérience préalable avec les frameworks de machine learning n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec les concepts du cloud soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des solutions d'IA générative sécurisées et spécifiques à un domaine.