Базовые модели и RAG с помощью SageMaker JumpStart

Поскольку организации спешат внедрить генеративный ИИ, способность безопасно развертывать и настраивать крупномасштабные модели становится важнейшим навыком. SageMaker JumpStart предоставляет мощный и упрощенный способ доступа, дообучения и хостинга передовых базовых моделей в безопасной облачной среде. Этот текстовый курс проведет вас через весь жизненный цикл работы с базовыми моделями на AWS. Вы перейдете от понимания базовых концепций генеративного ИИ к выполнению задач дообучения и созданию рабочих процессов дополненной поиском генерации (RAG), которые привязывают модели к вашим собственным доменно-специфичным данным. Что вы узнаете: - Понимать основную терминологию базовых моделей, методологий дообучения и RAG-архитектур. - Развертывать предобученные базовые модели непосредственно в SageMaker JumpStart с использованием оптимизированных конфигураций. - Дообучать модели на доменно-специфичных наборах данных для адаптации их поведения и знаний. - Реализовывать паттерны дополненной поиском генерации с использованием векторных баз данных для обоснования ответов моделей. - Оценивать производительность моделей и управлять эндпоинтами вывода для готовых к продакшену приложений. - Применять современные лучшие практики облачной безопасности и MLOps для мониторинга развернутых ИИ-моделей. Путешествие начинается с базовых определений генеративного ИИ и облачной инфраструктуры. Оттуда вы изучите подробные объяснения по настройке заданий обучения SageMaker, выполнению эффективного по параметрам дообучения и интеграции внешних источников данных для дополненной поиском генерации в реальном времени. Этот курс разработан для разработчиков, специалистов по работе с данными и энтузиастов облачных технологий, которые только начинают работать с процессами генеративного ИИ. Предварительный опыт работы с фреймворками машинного обучения не требуется, хотя базовое знакомство с концепциями облачных вычислений будет полезным. Начните чтение сегодня, чтобы создавать безопасные доменно-специфичные решения на базе генеративного ИИ.