النماذج الأساسية و RAG باستخدام SageMaker JumpStart

بينما تسارع المؤسسات تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، تصبح القدرة على نشر وتخصيص النماذج واسعة النطاق بشكل آمن مهارة أساسية. يوفّر SageMaker JumpStart مساراً قوياً ومبسّطاً للوصول إلى النماذج الأساسية الحديثة وضبطها واستضافتها ضمن بيئة سحابية آمنة. يوجهك هذا الدورة النصية خلال دورة الحياة بأكملها للعمل مع النماذج الأساسية على AWS. ستنتقل من فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأساسية إلى تنفيذ مهام الضبط الدقيق وبناء سير عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الذي يربط النماذج ببياناتك الخاصة. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية للنماذج الأساسية، ومنهجيات الضبط الدقيق، وهندسة RAG. - نشر النماذج الأساسية المدربة مسبقاً مباشرة داخل SageMaker JumpStart باستخدام تكوينات محسنة. - ضبط النماذج بدقة على مجموعات بيانات خاصة بالمجال لتكييف سلوكها ومعرفتها. - تنفيذ أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع باستخدام قواعد بيانات متجهة لتثبيت استجابات النماذج. - تقييم أداء النموذج وإدارة نقاط نهاية الاستدلال للتطبيقات الجاهزة للإنتاج. - تطبيق أفضل ممارسات أمان السحابة الحديثة و MLOps لمراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي المنشورة. تبدأ الرحلة بتعريفات أساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي والبنية التحتية السحابية. من هناك، ستقرأ شروحات مفصلة حول تكوين مهام التدريب في SageMaker، وتنفيذ الضبط الدقيق الفعال من حيث المعلمات، ودمج مصادر البيانات الخارجية للتوليد المعزز بالاسترجاع في الوقت الفعلي. تم تصميم هذه الدورة للمطورين، وممارسي البيانات، وهواة الحوسبة السحابية الجدد على سير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا يتطلب الأمر أي خبرة سابقة في أطر عمل تعلم الآلة، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بمفاهيم السحابة مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء حلول ذكاء اصطناعي توليدي آمنة ومخصصة.