SageMaker JumpStart के साथ Foundation Models और RAG

जैसे-जैसे संगठन जनरेटिव AI को अपनाने के लिए आगे बढ़ रहे हैं, बड़े पैमाने के मॉडल को सुरक्षित रूप से डिप्लॉय और कस्टमाइज़ करने की क्षमता एक आवश्यक कौशल बनती जा रही है। SageMaker JumpStart एक सुरक्षित क्लाउड वातावरण के भीतर अत्याधुनिक foundation models तक पहुंचने, उन्हें फाइन-ट्यून करने और होस्ट करने का एक शक्तिशाली, सरलीकृत मार्ग प्रदान करता है। यह पाठ-आधारित पाठ्यक्रम आपको AWS पर foundation models के साथ काम करने के पूरे जीवनचक्र से परिचित कराता है। आप बुनियादी जनरेटिव AI अवधारणाओं को समझने से लेकर फाइन-ट्यूनिंग जॉब्स निष्पादित करने और retrieval-augmented generation (RAG) वर्कफ़्लो बनाने की ओर बढ़ेंगे जो मॉडलों को आपके अपने डोमेन-विशिष्ट डेटा पर आधारित करते हैं। आप क्या सीखेंगे: - Foundation models, फाइन-ट्यूनिंग कार्यप्रणालियों और RAG आर्किटेक्चर की मुख्य शब्दावली को समझें। - अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करके सीधे SageMaker JumpStart के भीतर प्री-ट्रेन किए गए foundation models को डिप्लॉय करें। - मॉडल के व्यवहार और ज्ञान को अनुकूलित करने के लिए डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर मॉडल को फाइन-ट्यून करें। - मॉडल प्रतिक्रियाओं को आधार देने के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके retrieval-augmented generation पैटर्न लागू करें। - मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और उत्पादन-तैयार अनुप्रयोगों के लिए अनुमान एंडपॉइंट्स प्रबंधित करें। - अपने डिप्लॉय किए गए AI मॉडल की निगरानी के लिए आधुनिक क्लाउड सुरक्षा और MLOps सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें। यात्रा की शुरुआत जनरेटिव AI और क्लाउड बुनियादी ढांचे की बुनियादी परिभाषाओं से होती है। वहां से, आप SageMaker प्रशिक्षण जॉब्स को कॉन्फ़िगर करने, पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग निष्पादित करने और वास्तविक समय के retrieval-augmented generation के लिए बाहरी डेटा स्रोतों को एकीकृत करने पर विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे। यह पाठ्यक्रम डेवलपर्स, डेटा प्रैक्टिशनर्स और क्लाउड उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जनरेटिव AI वर्कफ़्लो के लिए नए हैं। मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ पहले से किसी अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि क्लाउड अवधारणाओं से बुनियादी परिचित होना मददगार है। सुरक्षित, डोमेन-विशिष्ट जनरेटिव AI समाधान बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।