Paghahanda ng Datos para sa Generative AI gamit ang SageMaker Data Wrangler at Ground Truth

Ang de-kalidad na datos ang pundasyon ng anumang matagumpay na generative AI system, ngunit ang paghahanda at pag-label ng mga datos na iyon ay nananatiling isa sa mga pinakamahirap na bahagi ng pipeline. Itinuturo sa iyo ng kursong ito kung paano gamitin ang AWS SageMaker Data Wrangler at SageMaker Ground Truth upang mapabilis ang iyong mga daloy ng trabaho sa datos. Sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na mga paliwanag at praktikal na sunud-sunod na gabay, lilipat ka mula sa manu-manong pag-manipula ng datos patungo sa awtomatiko at nasusukat na paghahanda ng datos. Matututunan mo kung paano maglinis ng hindi nakaistrukturang datos, mag-ayos ng human-in-the-loop validation, at mag-format ng mga dataset partikular para sa pagsasanay at fine-tuning ng mga malaking language model. Ang iyong mga matututunan: Unawain ang mga pangunahing konsepto ng paghahanda ng datos at human-in-the-loop validation para sa machine learning; I-configure ang SageMaker Data Wrangler upang mag-import, maglinis, at magbago ng hindi nakaistrukturang tekstong datos nang hindi sumusulat ng kumplikadong code; Magdisenyo ng mga daloy ng trabaho sa pag-label ng datos gamit ang SageMaker Ground Truth upang bumuo ng mga de-kalidad na dataset para sa instruction-tuning; Mag-apply ng mga pagsusuri sa kalidad ng datos at mga teknik sa pagpapatunay upang matiyak na ang iyong datos sa pagsasanay ay walang bias at mga error; Maghanda ng mga espesyal na dataset para sa mga gamit ng generative AI, kabilang ang retrieval-augmented generation at pag-format ng prompt-response; Isama ang mga human feedback loop upang patuloy na mapabuti ang pagganap at kaligtasan ng modelo. Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang kahulugan at mga pundasyon ng data engineering bago ka gabayan sa mga sunud-sunod na pagsasaayos ng Data Wrangler at Ground Truth. Aabante ka mula sa raw data ingestion hanggang sa pag-deploy ng mga handang-handa nang dataset para sa pagsasanay sa generative AI. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga naghahangad na maging data engineer, AI developer, at cloud enthusiast na nais na makabisado ang paghahanda ng datos sa AWS. Walang kinakailangang naunang karanasan sa SageMaker o advanced machine learning, bagaman nakatutulong ang pangunahing pamilyaridad sa mga konsepto ng cloud. Simulan nang mag-ayos ng matatatag na data pipeline para sa iyong mga proyektong AI ngayon.